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如何在Gazebo中实现多机器人仿真

人工智能 付雷雷 1987次浏览 0个评论

gazebo是一款功能强大的三维物理仿真平台,具备强大的物理引擎、高质量的图形渲染、方便的编程与图形接口,最重要的是其开源免费的特性。gazebo中的机器人模型与rviz使用的模型相同,但是需要在模型中加入机器人和周围环境的物理属性,例如质量、摩擦系数、弹性系数等。机器人的传感器信息也可以通过插件的形式加入仿真环境,以可视化的方式进行显示。

 

在ros学习及研发过程中,经常需要使用gazebo来进行3D仿真,对模型的各种物理参数、控制代码等进行实物前的操练。在多智能体协同控制的研究中,需要在gazebo中添加多个机器人用于仿真,那么,应该如何将一个乃至多个机器人,放入gazebo仿真环境中呢?

 

1.单机器人仿真

在gazebo中放入机器人的操作通常用launch文件实现,步骤可归纳为:

 

设置launch文件参数-运行gazebo仿真环境-加载机器人模型描述参数-加载机器人模型

 

其中有关于urdf模型的构建可以参考古月学院的课程《一起从零手写URDF模型》和前面小伙伴的帖子《URDF物理参数解释及生成》

 

在我的仿真任务中代码如下:

<launch>

    <!-- 设置launch文件的参数 -->
    <arg name="world_name" value="$(find ares_gazebo)/worlds/playground.world"/>
    <arg name="paused" default="false"/>
    <arg name="use_sim_time" default="true"/>
    <arg name="gui" default="true"/>
    <arg name="headless" default="false"/>
    <arg name="debug" default="false"/>

    <!-- 运行gazebo仿真环境 -->
    <include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch">
        <arg name="world_name" value="$(arg world_name)" />
        <arg name="debug" value="$(arg debug)" />
        <arg name="gui" value="$(arg gui)" />
        <arg name="paused" value="$(arg paused)"/>
        <arg name="use_sim_time" value="$(arg use_sim_time)"/>
        <arg name="headless" value="$(arg headless)"/>
    </include>

    <!-- 加载机器人模型描述参数 -->
    <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro --inorder '$(find ares_description)/urdf/ares_laser.xacro'" /> 

    <!-- 运行joint_state_publisher节点,发布机器人的关节状态  -->
    <node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" ></node> 

    <!-- 运行robot_state_publisher节点,发布tf  -->
    <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher"  output="screen" >
        <param name="publish_frequency" type="double" value="50.0" />
    </node>

    <!-- 在gazebo中加载机器人模型-->
    <node name="urdf_spawner" pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" respawn="false" output="screen"
          args="-urdf -model ares -param robot_description"/> 

</launch>

 
如何在Gazebo中实现多机器人仿真  

2.多机器人仿真

相比于单机器人,多机器人仿真需要在原基础上加入<group>标签,做到用同样的descripion配置文件加载多个独立的机器人。

 

<group>具有ns属性,可以将节点组推送到单独的命名空间中。

 

在前面的基础上,在launch文件中改写成以下内容:

<group ns="命名空间">
    <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro --inorder '$(find ares_description)/urdf/ares_laser.xacro' ns:= 命名空间" /> 
    	<node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" ></node> 
   	<node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher"  output="screen" >
     <param name="publish_frequency" type="double" value="50.0" />
</node>
    	<node name="urdf_spawner" pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" respawn="false" output="screen"
    args="-urdf -model 命名空间 -param robot_description -x 0"/>   
</group>

 

命名空间根据工程定义,在我的仿真中为ares1、ares2、ares3;“-x 0”为机器人在gazebo中的初始位置。

 

将原本有关机器人状态的节点以及机器人模型放在<group>标签内,这样被<group>标签包围的节点、话题、参数、服务,都会在前面加入<命名空间>的前缀,如 /ares2/joint_state_publisher

如何在Gazebo中实现多机器人仿真

图1 在命名空间为ares2下的节点、话题等

 

这样便可以加入独立的多个机器人模型,效果如下:

如何在Gazebo中实现多机器人仿真

图2 多机器人仿真效果

 

当<group>及命名空间使用正确时,机器人的输入输出都应独立,如下图中三车搭载的摄像头所看的图像正确,无相互影响:

如何在Gazebo中实现多机器人仿真

图3 ares1、ares2、ares3视角图像

3.多机器人运动控制

在加入多个机器人后,再做一下键盘对其的简单控制。

 

1)同时控制多个机器人

这里我使用的方法,是在机器人配置文件控制驱动插件代码中设置全局名称/cmd_vel

<gazebo>
    <plugin name="mecanum_controller" filename="libgazebo_ros_planar_move.so">
	<commandTopic>/cmd_vel</commandTopic>
	<odometryTopic>/odom</odometryTopic>
	<odometryFrame>odom</odometryFrame> 	<leftFrontJoint>wheel_lf_joint</leftFrontJoint>
	<rightFrontJoint>wheel_rf_joint</rightFrontJoint>
	<leftRearJoint>wheel_lb_joint</leftRearJoint>
	<rightRearJoint>wheel_rb_joint</rightRearJoint>
	<odometryRate>20.0</odometryRate>
	<robotBaseFrame>base_link</robotBaseFrame>
     </plugin>
</gazebo>

 

然后在键盘控制节点中发布全局名称/cmd_vel,这样就可以简单地做到多机器人同时接收一致的控制指令:

vel_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=1)

 
如何在Gazebo中实现多机器人仿真

图6 整体控制时的rqt_graph

 

如何在Gazebo中实现多机器人仿真

图7 整体控制时的效果

 

2)单独控制一个机器人

与前面相对,在这里我们将发布和接收的cmd_vel全部设置为相对名称(相对名称的典型特征是它缺少全局名称带有的前斜杠“/”),在我们设置的命名空间内发布后,ROS将当前命名空间的名称加在相对名称的前面,从而将相对名解析为全局名称。

 

即做以下修改:

<commandTopic>cmd_vel</commandTopic>

vel_pub = rospy.Publisher('cmd_vel', Twist, queue_size=1)

 

在终端启动键盘控制节点时加上命名空间,即可实现对单个机器人的控制:

$ ROS_NAMESPACE=ares1 rosrun ares_teleop ares_teleop.py

 

如何在Gazebo中实现多机器人仿真图8 单独控制时的rqt_graph

 

如何在Gazebo中实现多机器人仿真

如何在Gazebo中实现多机器人仿真

图9、10 单独控制时的效果

 

在命名空间下,还有经常使用的重映射<remap>操作,这里就不在赘述,感兴趣的小伙伴可以参考古月君的文章《ROS探索总结(五十六)—— launch文件》

 

在gazebo中加载多机器人仅仅是多智能体协同控制研究的第一步,之后还有大量的研究要做,我写的也只是个人总结 ,一定有很多不足之处,欢迎大家一起留言讨论。引用古月君的话作为总结,“怕什么真理无穷,进一寸有一寸的欢喜”,共勉!

 

完整代码:

<launch> 
    <!-- 设置launch文件的参数 --> 
    <arg name="world_name" value="$(find ares_gazebo)/worlds/playground.world"/> 
    <arg name="paused" default="false"/> 
    <arg name="use_sim_time" default="true"/> 
    <arg name="gui" default="true"/> 
    <arg name="headless" default="false"/> 
    <arg name="debug" default="false"/> 
 
    <!-- 运行gazebo仿真环境 --> 
    <include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch"> 
        <arg name="world_name" value="$(arg world_name)" /> 
        <arg name="debug" value="$(arg debug)" /> 
        <arg name="gui" value="$(arg gui)" /> 
        <arg name="paused" value="$(arg paused)"/> 
        <arg name="use_sim_time" value="$(arg use_sim_time)"/> 
        <arg name="headless" value="$(arg headless)"/> 
    </include> 
 
	 
    <!-- 加载机器人模型描述参数 --> 
	<!-- begin robot1 --> 
	<group ns="ares1"> 
    	<param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro --inorder '$(find ares_description)/urdf/ares_laser.xacro' ns:=ares1" />  
 
    	<!-- 运行joint_state_publisher节点,发布机器人的关节状态  --> 
    	<node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" ></node>  
 
    	<!-- 运行robot_state_publisher节点,发布tf  --> 
   		<node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher"  output="screen" > 
        <param name="publish_frequency" type="double" value="50.0" /> 
		</node> 
	 
	<!-- node name="ares_teleop"       pkg="ares_teleop" type="ares_teleop.py"       output="screen" /--> 
 
    	<!-- 在gazebo中加载机器人模型--> 
    	<node name="urdf_spawner" pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" respawn="false" output="screen" 
          	args="-urdf -model ares1 -param robot_description -x 0"/>  
   		 
	</group> 
	<!-- begin robot2 --> 
	<group ns="ares2"> 
    	<param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro --inorder '$(find ares_description)/urdf/ares_laser.xacro' ns:=ares2" />  
 
    	<!-- 运行joint_state_publisher节点,发布机器人的关节状态  --> 
    	<node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" ></node>  
 
    	<!-- 运行robot_state_publisher节点,发布tf  --> 
   		<node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher"  output="screen" > 
        <param name="publish_frequency" type="double" value="50.0" /> 
		</node> 
    	<!-- 在gazebo中加载机器人模型--> 
    	<node name="urdf_spawner" pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" respawn="false" output="screen" 
          	args="-urdf -model ares2 -param robot_description -x 0.8"/>  
	</group> 
	<!-- begin robot3 --> 
	<group ns="ares3"> 
    	<param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro --inorder '$(find ares_description)/urdf/ares_laser.xacro' ns:=ares3" />  
    	<!-- 运行joint_state_publisher节点,发布机器人的关节状态  --> 
    	<node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" ></node>  
    	<!-- 运行robot_state_publisher节点,发布tf  --> 
   		<node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher"  output="screen" > 
        <param name="publish_frequency" type="double" value="50.0" />
		</node>
    	<!-- 在gazebo中加载机器人模型--> 
    	<node name="urdf_spawner" pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" respawn="false" output="screen" 
          	args="-urdf -model ares3 -param robot_description -y 0.8"/> 
	</group>
</launch>

 








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