ROS和Gazebo进行机器人仿真(一)

Gazebo是一种多机器人仿真器，可用于室内外机器人仿真。Gazebo在ROS中有良好的接口，包含ROS和Gazebo的所有控制。

若要实现ROS到Gazebo的通信，我们必须安装ROS-Gazebo接口。

应该安装以下软件包：

$ sudo apt install ros-melodic-gazebo-ros-pkgs  ros-melodic-gazebo-msgs  ros-melodic-gazebo-plugins  ros-melodic-gazebo-ros-control

*gazebo_ros_pkgs : 它包含用于将ROS和Gazebo连接的封装和工具。

*gazebo-msgs : 它包含ROS和Gazebo交互的消息和服务的数据结构。

*gazebo-plugins : 它包含用于传感器、执行结构的Gazebo插件。

*gazebo-ros-control : 它包含用于在ROS和Gazebo之间通信的标准控制器。

安装后，请使用以下命令检查Gazebo是否安装正确：

$ roscore & rosrun gazebo_ros gazebo

 

一.为Gazebo创建机械臂仿真模型

我们可以通过添加仿真参数来更新现有的机器人描述，从而创建一个机械臂仿真模型。

我们需要去创建一个软件包：

$ catkin_create_pkg seven_dof_arm_gazebo gazebo_msgs gazebo_plugins gazebo_ros gazebo_ros_control mastering_ros_robot_description_pkg

也可以在相应的Git库中获得完整的软件包。如下：

$ git clone https://github.com/jocacace/seven_dof_arm_gazebo.git

可以在seven_dof_arm.xacro文件中看到机器人的完整仿真模型，上一章讲过。

该文件包含了URDF标签，这对于仿真是必要的，我们将定义碰撞、惯性、传动、关节、连杆、以及Gazebo。

我们可以使用seven_dof_arm_gazebo软件包来启动现有的仿真模型，启动文件为：seven_dof_arm_world.launch的启动文件。

代码如下：

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 启动以下命令来显示仿真机械臂

$ roslaunch seven_dof_arm_gazebo seven_dof_arm_world.launch

模型如下：

 

 

 

接下来我们来详细的讨论一下机器人的仿真模型文件

 

1.为Gazebo机器人模型添加颜色和纹理

在机器人仿真中我们可以看到每个连杆都有不同的颜色和纹理。在xacro文件中，下面的标签可以为机器人的连杆提供纹理和颜色：

140   
141     Gazebo/White
142   

172   
173     Gazebo/White
174   

210   
211     Gazebo/Red
212   

 

2.添加transmission标签来启动模型

为了使用ROS控制器来启动机器人，我们需要定义(传动)标签来连接执行机构和关节，以下是为传动的宏：

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 93       
 94         transmission_interface/SimpleTransmission
 95         
 96           hardware_interface/PositionJointInterface
 97         
 98         
 99           hardware_interface/PositionJointInterface
100           1
101         
102       
103    

 在这里是连接启动器的关节。标签是传动类型。目前，仅支持简单的传动transmission_interface/SimpleTransmission.

标签是要加载的硬件接口类型（位置、速度或力度），在该示例中，使用了位置控制硬件接口。这个硬件接口由gazebo_ros_control插件加载，下一节将看到。

 

3.添加gazebo_ros_control插件

在添加传动标签后，我们应该在仿真模型中添加gazebo_ros_control插件来解析传动标签并分配适当的硬件接口和控制管理器。代码如下：

563   
564     
565       /seven_dof_arm
566     
567   
568 

标签指定了要加载的插件名是libgazebo_ros_control.so。可以将标签作为机器人的名称，

如果我们没有指定名称，它将从URDF 自动加载机器人的名称。我们还可以在参数服务器（)上指定控制器刷新速率(),robot_description(URDF)

的位置以及机器人硬件接口的类型().默认的硬件接口可以是：JointStateInerface、EffortJointInterface或VelocityJointInterface.

 

4.在Gazebo中添加3D视觉传感器

 在Gazebo中，我们可以仿真机器人的运动和物理特征，也可以对传感器进行仿真。

要在Gazebo中创建一个传感器，我们就必须对Gazebo中传感器的行为进行建模。

Gazebo中有一些预先创建的传感器模型，可以直接在代码中使用而无需编写新模型。

这里，我们在Gazebo中添加了一个名为Asus Xtion Pro模型的3D视觉传感器（通常称为RGB-D传感器）。传感器已经在gazebo_ros_pkgs/gazebo_plugins的ROS软件包中实现。

Gazebo中的每个模型都可以作为Gazebo_ROS插件实现，可以将其插入URDF文件来加载。

以下是我们如何在seven_dof_arm_with_rgbd.xacro机器人的xacro文件中把Gazebo定义和Xtion Pro的物理机器人模型包含进来的：

<xacro:include filename="$(find mastering_ros_robot_description_pkg)/urdf/sensor s/xtion_pro_live.urdf.xacro"/>

在xtion_pro_live.urdf.xacro文件内部，我们可以看到以下代码：

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 在这里，我们可以看到它包含另一个名为xtion_pro_live.gazebo.xacro的文件，该文件包含Xtion Pro在Gazebo中的完整定义。

我们还可以看到一个名为xtion_pro_live的宏定义，其中包含Xtion Pro的完整模型定义，包括连杆和关节：

 在宏定义中，我们将导入一个Asus Xtion Pro的网格文件该文件将在Gazebo中显示为相机连杆。

在mastering_ros_robot_description_pkg/urdf/sensors/xtion_pro_live.gazebo.xacro文件中，

我们可以设置Xtion Pro的Gazebo-ROS插件，我们将插件定义为宏，并支持RGB和深度相机，插件的定义如下：

67         
68           true
69           6.0
70           ${name}
71 
72           rgb/image_raw
73           rgb/camera_info
74           rgb/points
75 
76           depth/image_raw
77           depth/camera_info 
78 
79           ${name}_optical_frame
80           0.05
81           5
82           1.5
83 
84            

 Xtion Pro的插件文件名是libgazebo_ros_openni_kinect.so,我们可以定义插件参数，例如相机名称，图像话题等。

 

二.仿真装有Xtion Pro的机械臂

现在已经了解了Gazebo中相机插件的定义，我们可以使用以下命令启动完整的仿真：

$ roslaunch seven_dof_arm_gazebo seven_dof_arm_with_rgbd_world.launch

我们就可以看到一个机器人模型，在机械臂顶部装有一个传感器，如图所示：

 

 

可视化三维传感器数据

使用上述命令启动仿真后，我们可以检查由传感器插件生成的话题，如图所示：

 命令：qqtsj  ~  catkin_ws  ：rostopic list
/clock
/gazebo/link_states
/gazebo/model_states
/gazebo/parameter_descriptions
/gazebo/parameter_updates
/gazebo/set_link_state
/gazebo/set_model_state
/image_view_1581403067208774218/output
/image_view_1581403067208774218/parameter_descriptions
/image_view_1581403067208774218/parameter_updates
/rgbd_camera/depth/camera_info
/rgbd_camera/depth/image_raw
/rgbd_camera/depth/points
/rgbd_camera/ir/camera_info
/rgbd_camera/ir/image_raw
/rgbd_camera/ir/image_raw/compressed
/rgbd_camera/ir/image_raw/compressed/parameter_descriptions
/rgbd_camera/ir/image_raw/compressed/parameter_updates
/rgbd_camera/ir/image_raw/compressedDepth
/rgbd_camera/ir/image_raw/compressedDepth/parameter_descriptions
/rgbd_camera/ir/image_raw/compressedDepth/parameter_updates
/rgbd_camera/ir/image_raw/theora
/rgbd_camera/ir/image_raw/theora/parameter_descriptions
/rgbd_camera/ir/image_raw/theora/parameter_updates
/rgbd_camera/parameter_descriptions
/rgbd_camera/parameter_updates
/rgbd_camera/rgb/camera_info
/rgbd_camera/rgb/image_raw
/rgbd_camera/rgb/image_raw/compressed
/rgbd_camera/rgb/image_raw/compressed/parameter_descriptions
/rgbd_camera/rgb/image_raw/compressed/parameter_updates
/rgbd_camera/rgb/image_raw/compressedDepth
/rgbd_camera/rgb/image_raw/compressedDepth/parameter_descriptions
/rgbd_camera/rgb/image_raw/compressedDepth/parameter_updates
/rgbd_camera/rgb/image_raw/theora
/rgbd_camera/rgb/image_raw/theora/parameter_descriptions
/rgbd_camera/rgb/image_raw/theora/parameter_updates
/rgbd_camera/rgb/points
/rosout
/rosout_agg

 我们使用名为image_view的工具来查看3D视觉传感器的图像数据：

*查看RGB原始图像：

$ rosrun image_view image_view image:=/rgbd_camera/rgb/image_raw

*查看IR原始图像：

$rosrun image_view image_view image:=/rgbd_camera/ir/image_raw

*查看深度图像

$rosrun image_view image_view image:=/rgbd_camera/depth/image_raw

如下为以上的截图：