26、ROS2 Gazebo介绍

1、Gazebo简介

Gazebo是ROS系统中最为常用的三维物理仿真平台，支持动力学引擎，可以实现高质量的图形渲染，不仅可以模拟机器人及周边环境，还可以加入摩擦力、弹性系数等物理属性。

比如我们要开发一个火星车，那就可以在Gazebo中模拟火星表面的环境，再比如我们做无人机，续航和限飞都导致我们没有办法频繁用实物做实验，此时不妨使用Gazebo先做仿真，等算法开发的差不多了，再部署到实物上来运行。

所以类似Gazebo这样的仿真平台，可以帮助我们验证机器人算法、优化机器人设计、测试机器人场景应用，为机器人开发提供更多可能。

注意：本章节只做了解学习，教程中并未配置该环境，因为这边直接用的真机调试

2、安装运行

通过命令apt进行安装

xxxxxxxxxx
sudo apt install ros-foxy-gazebo-*

然后通过一下命令可以运行

xxxxxxxxxx
ros2 launch gazebo_ros gazebo.launch.py

或者下面的命令

xxxxxxxxxx
gazebo --verbose -s libgazebo_ros_init.so -s libgazebo_ros_factory.so 

运行之后可以看到如下页面：

为保证模型顺利加载，请将离线模型下载并放置到~/.gazebo/models路径下，下载链接如下：https://github.com/osrf/gazebo_models

3、gazebo启动节点与服务

1、查看节点

xxxxxxxxxx
ros2 node list

正确返回：/gazebo 2、查看节点的对外提供的服务：

xxxxxxxxxx
ros2 service list

可以看出如下的结果：

xxxxxxxxxx
/delete_entity
/get_model_list
/spawn_entity
/gazebo/describe_parameters
/gazebo/get_parameter_types
/gazebo/get_parameters
/gazebo/list_parameters
/gazebo/set_parameters
/gazebo/set_parameters_atomically

出去最后几个常规的服务，我们只注意前三个特殊的服务：

• /spawn_entity，用于加载模型到gazebo中

• /get_model_list，用于获取模型列表

• /delete_entity，用于删除gazbeo中已经加载的模型

   

4、创建工作空间及功能包

创建一个gazebo_demo的文件夹，在其中创建一个src文件，然后在src文件夹中创建我们的功能包myrobot(以c++为例)。

xxxxxxxxxx
mkdir -p gazebo_demo/src
cd gazebo_demo/src
ros2 pkg create myrobot --build-type ament_camke

进入到myrobot的目录下，创建launch、urdf文件夹，修改CMakeLists.txt文件，这一步骤和rviz中类似。在urdf文件夹下创建一个demo01_base.urdf文件，这个文件就是一个简单的演示文件，只有一个基础的立方体。

xxxxxxxxxx
<robot name="myrobot">
    <link name="base_link">
        <visual>
            <geometry>
                <box size="0.2 0.2 0.2"/>
            </geometry>
            <origin xyz="0.0 0.0 0.0"/>
        </visual>
        <collision>
            <geometry>
                <box size="0.2 0.2 0.2"/>
            </geometry>
            <origin xyz="0.0 0.0 0.0"/>
        </collision>
        <inertial>
            <mass value="0.1"/>
            <inertia ixx="0.000190416666667" ixy="0" ixz="0" iyy="0.0001904" iyz="0" izz="0.00036"/>
        </inertial>
    </link>
    <gazebo reference="base_link">
        <material>Gazebo/Red</material>
    </gazebo>
</robot>

这里和以前的文件不同的是加入了collision和intertial属性，都属于物理相关参数，这个就不做讨论。

5、编写launch文件

launch文件的编写，launch文件主要启动两个部分，启动Gazebo文件，然后将机器人模型加载到Gazebo中。

x
start_gazebo_cmd =  ExecuteProcess(
        cmd=['gazebo', '--verbose','-s', 'libgazebo_ros_init.so', '-s', 'libgazebo_ros_factory.so'],
        output='screen')

这个命令就是启动Gazebo的，就是一个启动命令，并没有特别复杂的地方，下面是加载模型的命令：

xxxxxxxxxx
 spawn_entity_cmd = Node(
        package='gazebo_ros', 
        executable='spawn_entity.py',
        arguments=['-entity', robot_name_in_model,  '-file', urdf_model_path ], output='screen')

这个命令注意后面两个参数-entity是模型文件中的名字，-file是通过urdf文件加载参数，后面我们还可以看到通过topic话题加载模型的。完整的启动文件如下：

import os
from launch import LaunchDescription
from launch.actions import ExecuteProcess
from launch_ros.actions import Node
from launch_ros.substitutions import FindPackageShare
from launch_ros.parameter_descriptions import ParameterValue
from launch.substitutions import Command

def generate_launch_description():
    robot_name_in_model = 'myrobot'
    package_name = 'myrobot'
    urdf_name = "demo01_base.urdf"
   
    ld = LaunchDescription()
    pkg_share = FindPackageShare(package=package_name).find(package_name) 
    urdf_model_path = os.path.join(pkg_share, f'urdf/{urdf_name}')
   
    # Start Gazebo server
    start_gazebo_cmd =  ExecuteProcess(
        cmd=['gazebo', '--verbose','-s', 'libgazebo_ros_init.so', '-s', 'libgazebo_ros_factory.so'],
        output='screen')

    # Launch the robot
    spawn_entity_cmd = Node(
        package='gazebo_ros', 
        executable='spawn_entity.py',
        arguments=['-entity', robot_name_in_model,  '-file', urdf_model_path ], output='screen')

    ld.add_action(start_gazebo_cmd)
    ld.add_action(spawn_entity_cmd)

    return ld

启动之后可以看到如下的Gazebo模型：

可以看到红色的模型，因为最后加上了Gazebo的标签设置。

6、Ignition：下一代Gazebo

随着技术的进步，Gazebo仿真平台也在不断迭代，新一代的Gazebo命名为Ignition，从渲染效果和仿真流畅度上都有较大的变化，我们不妨也来试一下。

x
$ sudo apt install ros-foxy-ros-ign 
$ ros2 launch ros_ign_gazebo_demos rgbd_camera_bridge.launch.py

运行成功后，会打开Ignition的仿真界面和Rviz上位机，我们可以看到RGBD相机仿真后发布的图像数据。