ROS从入门到精通3-4：urdf集成Gazebo联合仿真

0 专栏介绍

本专栏旨在通过对ROS的系统学习，掌握ROS底层基本分布式原理，并具有机器人建模和应用ROS进行实际项目的开发和调试的工程能力。

详情：《ROS从入门到精通》

1 仿真目标

在ROS从入门到精通3-3：Solidworks三维建模并导入Rviz、Gazebo图文教程中我们用Solidworks导出了自主设计的机器人模型，如下所示

但是这些零件不具有实际的功能，比如没有电机能控制轮轴旋转、摄像头无法获取图像、激光雷达不能进行扫描，因此本节将对urdf引入gazebo插件，使机器人的各个零件能发挥各自作用，并与gazebo环境进行联合仿真

2 运动控制器集成

ros_control是ROS为用户提供的应用与机器人之间的中间件，包含一系列控制器接口、传动装置接口、硬件接口、控制器工具箱等。不同的机器人平台只要按照这套规范实现，那么就可以保证与ROS应用兼容。通过ros_control可以实现插拔式架构，大大提高了程序设计的效率、灵活性与异构平台的多态性。

Gazebo中已经实现了ros_control的相关接口，因此直接调用Gazebo相关接口即可控制机器人运动。

运动控制集成分为两步：

1. 为关节添加传动装置

   <xacro:macro name="joint_trans" params="joint_name">
       <transmission name="${joint_name}_trans">
           <type>transmission_interface/SimpleTransmissiontype>
           <joint name="${joint_name}">
               <hardwareInterface>hardware_interface/VelocityJointInterfacehardwareInterface>
           joint>
           <actuator name="${joint_name}_motor">
               <hardwareInterface>hardware_interface/VelocityJointInterfacehardwareInterface>
               <mechanicalReduction>1mechanicalReduction>
           actuator>
       transmission>
   xacro:macro>
   

2. 为关节添加控制算法，比如本文差速轮式机器人就采用差速控制算法

   <gazebo>
       <plugin name="differential_drive_controller" filename="libgazebo_ros_diff_drive.so">
           <rosDebugLevel>narosDebugLevel>
           <robotNamespace>/robotNamespace>
           <publishTf>1publishTf>
           <publishWheelTF>falsepublishWheelTF>
           <publishWheelJointState>falsepublishWheelJointState>
           <alwaysOn>truealwaysOn>
           <updateRate>100.0updateRate>
           <legacyMode>truelegacyMode>
           <leftJoint>left_wheel_jointleftJoint>
           <rightJoint>right_wheel_jointrightJoint>
           <wheelSeparation>0.28wheelSeparation>
           <wheelDiameter>0.08wheelDiameter>
           <broadcastTF>1broadcastTF>
           <wheelTorque>10wheelTorque>
           <wheelAcceleration>1wheelAcceleration>
           <commandTopic>cmd_velcommandTopic>
           <odometryFrame>odomodometryFrame> 
           <odometryTopic>odomodometryTopic>
           <odometrySource>worldodometrySource>
           <publishOdomTF>truepublishOdomTF>
           <robotBaseFrame>base_footprintrobotBaseFrame>
       plugin>
   gazebo> 
   

添加完成后即可通过cmd_vel话题控制机器人运动

3 激光雷达集成

采用Gazebo中的gazebo_rplidar插件实现

<xacro:macro name="scan_gazebo" params="scan_name">
        <gazebo reference="${scan_name}">
            <sensor type="ray" name="rplidar">
            <pose>0 0 0 0 0 0pose>
            <visualize>truevisualize>
            <update_rate>5.5update_rate>
            <ray>
                <scan>
                <horizontal>
                    <samples>360samples>
                    <resolution>1resolution>
                    <min_angle>-3min_angle>
                    <max_angle>3max_angle>
                horizontal>
                scan>
                <range>
                <min>0.10min>
                <max>30.0max>
                <resolution>0.01resolution>
                range>
                <noise>
                <type>gaussiantype>
                <mean>0.0mean>
                <stddev>0.01stddev>
                noise>
            ray>
            <plugin name="gazebo_rplidar" filename="libgazebo_ros_laser.so">
                <topicName>/scantopicName>
                <frameName>laserframeName>
            plugin>
            sensor>
        gazebo>
    xacro:macro>

Gazebo中激光雷达可视化

Rviz中激光雷达可视化

4 摄像头集成

采用Gazebo中的kinect_camera_controller插件实现

<xacro:macro name="kinect_gazebo" params="kinect_name">
    <gazebo reference="${kinect_name}">  
        <sensor type="depth" name="camera">
            <always_on>truealways_on>
            <update_rate>20.0update_rate>
            <camera>
            <horizontal_fov>${60.0*3.14/180.0}horizontal_fov>
            <image>
                <format>R8G8B8format>
                <width>640width>
                <height>480height>
            image>
            <clip>
                <near>0.05near>
                <far>8.0far>
            clip>
            camera>
            <plugin name="kinect_camera_controller" filename="libgazebo_ros_openni_kinect.so">
            <cameraName>cameracameraName>
            <alwaysOn>truealwaysOn>
            <updateRate>10updateRate>
            <imageTopicName>rgb/image_rawimageTopicName>
            <depthImageTopicName>depth/image_rawdepthImageTopicName>
            <pointCloudTopicName>depth/pointspointCloudTopicName>
            <cameraInfoTopicName>rgb/camera_infocameraInfoTopicName>
            <depthImageCameraInfoTopicName>depth/camera_infodepthImageCameraInfoTopicName>
            <frameName>${kinect_name}frameName>
            <baseline>0.1baseline>
            <distortion_k1>0.0distortion_k1>
            <distortion_k2>0.0distortion_k2>
            <distortion_k3>0.0distortion_k3>
            <distortion_t1>0.0distortion_t1>
            <distortion_t2>0.0distortion_t2>
            <pointCloudCutoff>0.4pointCloudCutoff>
            plugin>
        sensor>
    gazebo>
xacro:macro>

5 常见问题

1. [ WARN] [1660283011.791926958, 50.632000000]: Timed out waiting for transform from base_footprint to map to become available before running costmap, tf error: canTransform: target_frame map does not exist.. canTransform returned after 50.632 timeout was 0.1.

   解决方案：在没有amcl、map_server等模块的帮助下，tf树中map和base_footprint坐标是断开的，因此可以手动发布一个tf信息来修复

   <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="map_broadcaster" args="0.20 0 0 0 0 0 map odom 50" />
   

2. No laser scan received (and thus no pose updates have been published) for 66.175000 seconds. Verify that data is being published on the /scan topic.

   解决方案：导致这个问题的原因有很多，对于自定义的机器人urdf文件，需要检查所有Gazebo插件中涉及frameName的参数是否和link_name一致，例如我的激光雷达连杆是

   <link name="scan_link">
   

   那么gazebo_rplidar插件插件中就对应

   <plugin name="gazebo_rplidar" filename="libgazebo_ros_laser.so">
        <topicName>scantopicName>
        <frameName>scan_linkframeName>
   plugin>
   

3. 多机器人实验时发现只发布了一个/odom
   解决方案：将differential_drive_controller插件中的标签去掉，否则为机器人增加tf_prefix前缀或命名空间无效

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