【ROS进阶篇】第十一讲 基于Gazebo和Rviz的机器人联合仿真(运动控制与传感器）
【ROS进阶篇】基于Gazebo和Rviz的机器人联合仿真(运动控制与传感器）
文章目录
- 【ROS进阶篇】基于Gazebo和Rviz的机器人联合仿真(运动控制与传感器）
- 前言
- 一、机器人运动控制（ros_control）
-
- 1. 组件介绍
- 2. 运动控制实现
- 二、传感器信息仿真及显示
-
- 1. 里程计信息
- 2. 雷达信息
- 3. 摄像头信息
- 4. kinect摄像头信息
- 总结
前言
在上一节博客中我们系统的学习了如何使用Gazebo对使用URDF文件完成的机器人模型进行集成仿真，从基本的仿真流程出发，在后续给出了具体的机器人实例，并在最后附上了使用Gazebo创建仿真环境的教程，本节内容主要针对于使用URDF、Gazebo、Rviz进行联合仿真，URDF 用于创建机器人模型、Rviz 可以显示机器人感知到的环境信息，Gazebo 用于仿真，可以模拟外界环境，以及机器人传感器，，本节内容则更加聚焦于使用Gazebo模拟传感器数据，并在Rviz中完成显示和分析。
一、机器人运动控制（ros_control）
1. 组件介绍
- 引入原因：在RVIZ中，我们通过Arbotix辅助实现了对于基于URDF文件的机器人模型的运动控制，而在Gazebo仿真中，虽然我们已经建立了具体的仿真环境，但是想要真正控制机器人运动，也需要着一个关键组件包。
-
应用场景：同样的ROS程序部署与不同的实际具体机器人系统上。
-
介绍：ROS_CONTROL，是一组软件包，包含控制器、管理器、硬件、传输等接口，本质上是一个控制中间件，提供了一套规范，除了这些，ros_control还提供了一个硬件的抽象层，用于负责硬件资源管理，controller从抽象层请求资源即可。
- 各数据流层功能介绍：
- Controller Manager：
每个机器人可能有多个controller，所以这里有一个控制器管理器的概念，提供一种通用的接口来管理不同的controller。controller manager的输入就是ROS上层应用的输出。- Controller：
完成每个joint的控制，请求下层的硬件资源，提供了PID控制器，读取硬件资源接口中的状态，在发布控制命令。- Hardware Rescource：
为上下两层提供硬件资源的接口。- RobotHW：
硬件抽象层和硬件直接打交道，通过write和read方法来完成硬件的操作，这一层也包含关节限位、力矩转换、状态转换等功能。- Real Robot：
实际的机器人上也需要有自己的嵌入式控制器，接收到命令后需要反映到执行器上，比如接收到位置1的命令后，那就需要让执行器快速、稳定的到达位置1。
- 特点：对于不同的机器人平台来说，ros_control提供了一个标准的规范接口架构，提高了程序的兼容性、涉及效率与灵活可移植性，使用时直接调用gazebo中的相关接口即可。
2. 运动控制实现
- 基本流程：
- 创建机器人模型；
- 编写一个单独的xacro文件，添加传动装置及控制器，并集成到一起；
- 启动Gazebo发布/cmd_vel消息控制运动
- 基本机器人URDF文件略，传动、控制文件实例如下：
<robot name="my_car_move" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
<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="${joint_name}_motor">
<hardwareInterface>hardware_interface/VelocityJointInterfacehardwareInterface>
<mechanicalReduction>1mechanicalReduction>
actuator>
transmission>
xacro:macro>
<xacro:joint_trans joint_name="left_wheel2base_link" />
<xacro:joint_trans joint_name="right_wheel2base_link" />
<gazebo>
<plugin name="differential_drive_controller" filename="libgazebo_ros_diff_drive.so">
<rosDebugLevel>DebugrosDebugLevel>
<publishWheelTF>truepublishWheelTF>
<robotNamespace>/robotNamespace>
<publishTf>1publishTf>
<publishWheelJointState>truepublishWheelJointState>
<alwaysOn>truealwaysOn>
<updateRate>100.0updateRate>
<legacyMode>truelegacyMode>
<leftJoint>left_wheel2base_linkleftJoint>
<rightJoint>right_wheel2base_linkrightJoint>
<wheelSeparation>${base_link_radius * 2}wheelSeparation>
<wheelDiameter>${wheel_radius * 2}wheelDiameter>
<broadcastTF>1broadcastTF>
<wheelTorque>30wheelTorque>
<wheelAcceleration>1.8wheelAcceleration>
<commandTopic>cmd_velcommandTopic>
<odometryFrame>odomodometryFrame>
<odometryTopic>odomodometryTopic>
<robotBaseFrame>base_footprintrobotBaseFrame>
plugin>
gazebo>
robot>
- 集成xacro文件：
<robot name="my_car_camera" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
<xacro:include filename="my_head.urdf.xacro" />
<xacro:include filename="my_base.urdf.xacro" />
<xacro:include filename="my_camera.urdf.xacro" />
<xacro:include filename="my_laser.urdf.xacro" />
<xacro:include filename="move.urdf.xacro" />
robot>
- 启动launch文件：
<launch>
<param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro $(find demo02_urdf_gazebo)/urdf/xacro/my_base_camera_laser.urdf.xacro" />
<include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch">
<arg name="world_name" value="$(find demo02_urdf_gazebo)/worlds/hello.world" />
include>
<node pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" name="model" args="-urdf -model mycar -param robot_description" />
launch>
- 控制机器人运动：命令行控制/编写节点控制：
二、传感器信息仿真及显示
1. 里程计信息
-
里程计信息：机器人相对于出发点坐标系的位姿状态（位置坐标与运动朝向）
-
操作流程：
- 通过启动文件启动Rviz，打开状态发布节点：
<launch> <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" /> <node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" /> <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" /> launch>
- 在Rviz中添加组件：
2. 雷达信息
- 2.1 编写xacro文件，添加雷达传感器信息
<robot name="my_sensors" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
<gazebo reference="laser">
<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>
robot>
- 2.2 集成文件到机器人模型中：
<robot name="my_car_camera" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
<xacro:include filename="my_head.urdf.xacro" />
<xacro:include filename="my_base.urdf.xacro" />
<xacro:include filename="my_camera.urdf.xacro" />
<xacro:include filename="my_laser.urdf.xacro" />
<xacro:include filename="move.urdf.xacro" />
<xacro:include filename="my_sensors_laser.urdf.xacro" />
robot>
- 2.3 启动gazebo，启动rviz，添加雷达信息显示插件：
3. 摄像头信息
- 3.1 配置摄像头传感器
<robot name="my_sensors" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
<gazebo reference="camera">
<sensor type="camera" name="camera_node">
<update_rate>30.0update_rate>
<camera name="head">
<horizontal_fov>1.3962634horizontal_fov>
<image>
<width>1280width>
<height>720height>
<format>R8G8B8format>
image>
<clip>
<near>0.02near>
<far>300far>
clip>
<noise>
<type>gaussiantype>
<mean>0.0mean>
<stddev>0.007stddev>
noise>
camera>
<plugin name="gazebo_camera" filename="libgazebo_ros_camera.so">
<alwaysOn>truealwaysOn>
<updateRate>0.0updateRate>
<cameraName>/cameracameraName>
<imageTopicName>image_rawimageTopicName>
<cameraInfoTopicName>camera_infocameraInfoTopicName>
<frameName>cameraframeName>
<hackBaseline>0.07hackBaseline>
<distortionK1>0.0distortionK1>
<distortionK2>0.0distortionK2>
<distortionK3>0.0distortionK3>
<distortionT1>0.0distortionT1>
<distortionT2>0.0distortionT2>
plugin>
sensor>
gazebo>
robot>
- 3.2 集成机器人模型，类似于前两个传感器，略
- 3.3 启动仿真环境gazebo，启动rviz显示数据，添加组件：
4. kinect摄像头信息
- 4.1 配置kinect传感器：
<robot name="my_sensors" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
<gazebo reference="kinect link名称">
<sensor type="depth" name="camera">
<always_on>truealways_on>
<update_rate>20.0update_rate>
<camera>
<horizontal_fov>${60.0*PI/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 link名称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>
robot>
- 4.2 集成机器人模型，类似于之前的传感器，略
- 4.3 启动仿真环境gazebo，启动rviz显示数据，添加组件：
总结
- 声明：本节博客部分参考了CSDN用户赵虚左的ROS教程，本文主要内容是使用URDF文件建立机器人模型，并通过Gazebo创建仿真环境，模拟传感器使用，在RVIZ中完成对于传感器数据的可视化分析和处理，在后半部分的分析中我们发现，对于传感器（里程计、雷达、摄像头）分析来说，都是从xacro文件出发，添加相应配置，集成到机器人模型文件，最后启动各仿真组件修改配置完成联合仿真，各仿真组件各司其职，完成对应效果。
- 至此，ROS教程的进阶篇结束了，对于ROS部分的内容主要还有关于导航部分的内容会在后续进行补充，针对于Gazebo的使用教程也会另起专栏，敬请期待。
