ros2foxy中gazebo11中导入soildworks中模型

由于ros2中不能像ros1中一样使用soildworks导出urdf文件直接打开，所以之前使用的下面的方法没有用了

https://blog.csdn.net/weixin_42454034/article/details/106545710

只有使用其它方法了。

首先在soildworks中建模：

导出为.stl格式。
之后通过meshlab将其转化为 gazebo可以使用的.dae格式
meshlab下载

打开软件，通过File -> Import Mesh 导入soildworks导出的文件。

随后在 File -> Export Mesh As 导出为.dae格式。
导出的路径中不能含有中文，不然会导出错误。

在ubuntu中按照gazebo的格式创建文件夹.
其中meshes文件夹中存放.dae文件.
model.config文件如下: 按照TurtleBot3的写法改的.

  pipe_cool
  1.0
  model.sdf  
  
    Taehun Lim(Darby)
    [email protected]
  
  
    World of TurtleBot3 with ROS symbol
  

model.sdf 文件如下:

  
    true
    
      
        0 0 0 0 0 0
        2165.2
        
          0
          0
          0
          0
          0
          0
        
      
      
        0 0 0 1.57 -0 0
        
          
            0.001 0.001 0.001
            model://pipe_cool/meshes/pipe_cool.dae
          
        
      
      
        0 0 0 1.57 -0 0
        
          
            0.001 0.001 0.001
            model://pipe_cool/meshes/pipe_cool.dae
          
        
      
    
  

其中两个uri标签中放的是dae文件位置,mass和inertia标签现在是随便填的.

随后在bashrc文件中加入文件路径.要根据自己的目录改.

export GAZEBO_MODEL_PATH=$GAZEBO_MODEL_PATH:~/Desktop/gis_ws/src/gis_gazebo/models

source ~/.bashrc后
运行 gazebo
在insert中出现了新添加的路径,路径下有模型名字,将其拖入gazebo
为了方便在ros2中使用,将其另存为.world文件
通过urdf文件编写一个简单的小车模型后,在ros2中加载

# #!/usr/bin/env python3

import os
from launch import LaunchDescription
from launch.actions import IncludeLaunchDescription
from launch.launch_description_sources import PythonLaunchDescriptionSource
from launch.substitutions import ThisLaunchFileDir
from launch_ros.actions import Node
from ament_index_python.packages import get_package_share_directory
from launch.actions import ExecuteProcess
from launch.substitutions import LaunchConfiguration

def generate_launch_description():
    gazebo_dir = os.path.join(get_package_share_directory('gazebo_ros'),'launch')
    world = os.path.join(get_package_share_directory('gis_gazebo'), 'worlds', 'pipe_cool.world')

    urdf = os.path.join(
        get_package_share_directory('gis_gazebo'),
        'urdf','gis_car.urdf')
    with open(urdf, 'r') as infp:
        robot_desc = infp.read()

    model_path = os.path.join(
        get_package_share_directory('gis_gazebo'),
        'urdf','test.sdf')

    use_sim_time = LaunchConfiguration('use_sim_time', default=True) 

    return LaunchDescription([
        #退出gazebo时gzserver经常关不掉，所以打开gazebo前先关掉gzserver
        ExecuteProcess(
            cmd=['killall','-q', 'gzserver'],
            output='screen'),
        ExecuteProcess(
            cmd=['killall','-q', 'gzclient'],
            output='screen'),

        IncludeLaunchDescription(
            PythonLaunchDescriptionSource([gazebo_dir, '/gzserver.launch.py']),
            launch_arguments={
                'world': world
                }.items(),
        ),
        IncludeLaunchDescription(
            PythonLaunchDescriptionSource([gazebo_dir ,'/gzclient.launch.py'])),

        #使用-file 打开sdf文件 
        #使用-database需要先将模型路径添加到GAZEBO_MODEL_PATH  'export GAZEBO_MODEL_PATH=$GAZEBO_MODEL_PATH:model_path'  而且模型需要参照gazebo中的标准写法才能成功加载
        #使用-topic订阅机器人话题 话题由robot_state_publisher发布  其打开的是urdf文件
        Node(package='gazebo_ros', node_executable='spawn_entity.py',
                        arguments=[
                            '-x','0.0',
                            '-y','0.0',
                            '-z','2.0',
                            '-Y','0.0',  #yaw
                            '-entity', 'car',   #gazebo中机器命名
                            # '-database', 'cardboard_box',
                            # '-file',model_path,
                            '-topic','robot_description',
                            ],
                        output='screen'),

        Node(
            package='robot_state_publisher',
            node_executable='robot_state_publisher',
            node_name='robot_state_publisher',
            output='screen',
            parameters=[{'use_sim_time': use_sim_time},
                {'publish_frequency':100.0},
                {'robot_description':robot_desc},
                ],
            # arguments=[urdf]
            ),

    ])

最终效果: