Gazebo 仿真环境系列教程（五）：传感器的添加与应用

文章目录

• • 一、引言
  • 二、添加和使用传感器
  • • 2.1 IMU 传感器
    • 2.2 接触传感器
    • 2.3 激光雷达传感器
  • 四、实现机器人避障
  • • 4.1 构建节点程序
    • 4.2. 运行节点
  • 五、Gazebo 启动文件
  • 六、总结
  • 参考文献

一、引言

在机器人仿真领域，Gazebo 是一款强大且广泛应用的开源 3D 仿真环境。传感器是机器人感知周围环境的重要部件，在 Gazebo 中正确添加和使用传感器对于实现逼真的机器人仿真至关重要。本教程将详细介绍如何在 Gazebo 中添加和使用不同类型的传感器，包括 IMU 传感器、接触传感器和激光雷达传感器等，并结合实例展示其使用方法。

在为不含插件的 SDF（Simulation Description Format）文件添加 plugin 时，默认插件不会自动加载。为了确保能继续使用 GZ GUI，需要在世界文件的 <world> 标签内添加一些逻辑默认插件。示例代码如下：

<plugin
filename="gz-sim-physics-system"
name="gz::sim::systems::Physics">
</plugin>
<plugin
filename="gz-sim-scene-broadcaster-system"
name="gz::sim::systems::SceneBroadcaster">
</plugin>

参数解释

• gz-sim-physics-system：这个插件负责模拟物理效果，如重力、碰撞等，是仿真中不可或缺的部分。
• gz-sim-scene-broadcaster-system：该插件用于广播场景信息，使得仿真中的物体状态等信息能够被其他模块获取和处理。

本文将基于《Gazebo 仿真环境系列教程（三）：让机器人动起来》中的building_robot.sdf为基础，进行添加操作，并将新文件命名为gz sim sensor_tutorial.sdf。

二、添加和使用传感器

2.1 IMU 传感器

gz sim sensor_tutorial.sdf

gz topic -e -t /imu

操作解释：

• gz sim sensor_tutorial.sdf：启动 Gazebo 仿真，并加载 sensor_tutorial.sdf 世界文件。
• gz topic -e -t /imu：使用 gz topic 命令监听 /imu 主题，-e 选项表示以详细模式输出，-t 选项指定要监听的主题。

运行后，使用键盘上的向上箭头键控制机器人前进（需先启用 Key Publisher 插件），此时可以看到传感器数据发生变化，这些数据反映了机器人的姿态、角速度和线加速度信息。

2.2 接触传感器

接触传感器用于检测模型之间的接触情况。在机器人仿真中，接触传感器可以用来检测机器人与障碍物的碰撞，从而实现避障等功能。

此时世界模型效果如下图所示：

2.3 激光雷达传感器

激光雷达（Lidar）是一种通过发射激光束并接收反射光来测量距离的传感器。在机器人领域，激光雷达常用于环境感知和导航。

首先在 vehicle_blue 模型内创建一个固定激光雷达的框架：

<frame name="lidar_frame" attached_to='chassis'>
<pose>0.8 0 0.5 0 0 0</pose>
</frame>

然后在 <world> 标签下添加传感器插件：

<plugin
filename="gz-sim-sensors-system"
name="gz::sim::systems::Sensors">
<render_engine>ogre2</render_engine>
</plugin>

在 chassis 链接下添加激光雷达传感器：

<sensor name='gpu_lidar' type='gpu_lidar'>
<pose relative_to='lidar_frame'>0 0 0 0 0 0</pose>
<topic>lidar</topic>
<update_rate>10</update_rate>
<ray>
<scan>
<horizontal>
<samples>640</samples>
<resolution>1</resolution>
<min_angle>-1.396263</min_angle>
<max_angle>1.396263</max_angle>
</horizontal>
<vertical>
<samples>1</samples>
<resolution>0.01</resolution>
<min_angle>0</min_angle>
<max_angle>0</max_angle>
</vertical>
</scan>
<range>
<min>0.08</min>
<max>10.0</max>
<resolution>0.01</resolution>
</range>
</ray>
<always_on>1</always_on>
<visualize>true</visualize>
</sensor>

参数解释：

• <frame>：定义一个坐标系框架，name 为框架名称，attached_to 指定该框架附着的链接。
• <pose>：指定框架在附着链接上的位置和姿态。
• gz-sim-sensors-system：该插件用于管理和处理各种传感器。
• <render_engine>：指定渲染引擎为 ogre2，用于生成激光雷达的扫描数据。
• <sensor>：定义一个激光雷达传感器，name 为传感器名称，type 为传感器类型。
• <pose>：指定传感器在 lidar_frame 框架下的位置和姿态。
• <topic>：指定传感器数据发布的主题为 lidar。
• <update_rate>：指定传感器数据的更新频率为 10 Hz。
• <ray>：定义激光雷达的扫描和测距参数。
  • <scan>：包括水平和垂直扫描参数。
    • <horizontal>：定义水平扫描的样本数、分辨率和角度范围。
    • <vertical>：定义垂直扫描的样本数、分辨率和角度范围。
  • <range>：定义激光雷达的测距范围和分辨率。
• <always_on>：设置为 1 表示传感器始终开启。
• <visualize>：设置为 true 可以在 GUI 中可视化传感器的扫描数据。

四、实现机器人避障

4.1 构建节点程序

有了激光雷达后，我们可以使用ranges数据，让机器人避免撞墙。为此，我们将编写一个简短的 C++ 程序，用于侦听传感器数据并向机器人发送速度命令。我们将构建一个订阅 /lidar 主题并读取其数据的节点。

• 在你的工作空间中创建一个新的节点文件，例如 lidar_node.cpp。这个文件将包含用于处理激光雷达数据并控制机器人运动的代码。

• 在 lidar_node.cpp 文件中，编写以下代码：

  #include <gz/msgs/twist.pb.h>
  #include <gz/msgs/laserscan.pb.h>
  #include <gz/transport/Node.hh>

  std::string topic_pub = "/cmd_vel"; //publish to this topic
  gz::transport::Node node;
  auto pub = node.Advertise<gz::msgs::Twist>(topic_pub);

  //brief Function called each time a topic update is received.
  void cb(const gz::msgs::LaserScan &_msg)
  {
  gz::msgs::Twist data;

  bool allMore = true;
  for (int i = 0; i < _msg.ranges_size(); i++)
  {
  if (_msg.ranges(i) < 1.0)
  {
  allMore = false;
  break;
  }
  }
  if (allMore) //if all bigger than one
  {
  data.mutable_linear()->set_x(0.5);
  data.mutable_angular()->set_z(0.0);
  }
  else
  {
  data.mutable_linear()->set_x(0.0);
  data.mutable_angular()->set_z(0.5);
  }
  pub.Publish(data);
  }

  int main(int argc, char **argv)
  {
  std::string topic_sub = "/lidar"; // subscribe to this topic
  // Subscribe to a topic by registering a callback.
  if (!node.Subscribe(topic_sub, cb))
  {
  std::cerr << "Error subscribing to topic [" << topic_sub << "]" << std::endl;
  return –1;
  }

  // Zzzzzz.
  gz::transport::waitForShutdown();

  return 0;
  }

  参数解释：

  • 包含头文件：包含了 gz/msgs/laserscan.pb.h 和 gz/msgs/twist.pb.h 用于处理激光雷达数据和速度指令消息，gz/transport/Node.h 用于创建节点进行消息的发布和订阅。
  • 全局变量：定义了发布速度指令的主题 topic_pub，创建了一个 gz::transport::Node 节点和一个发布器 pub。
  • 回调函数 cb：该函数接收激光雷达数据 _msg，遍历所有测距数据，如果所有数据都大于 1.0，则让机器人以 0.5 的线速度前进，角速度为 0；否则，让机器人停止前进，以 0.5 的角速度旋转。
  • 主函数 main：定义了订阅激光雷达数据的主题 topic_sub，调用 node.Subscribe 方法订阅该主题，并指定回调函数 cb。如果订阅失败，输出错误信息并返回 -1。最后调用 gz::transport::waitForShutdown() 等待程序结束。

4.2. 运行节点

在 lidar_node 所在文件夹创建 build 目录，执行如下命令构建代码：

mkdir build
cd build
cmake ..
make lidar_node

分别在两个终端运行节点和世界：

./build/lidar_node
gz sim sensor_tutorial.sdf

此时可以看到机器人能自动避障。

五、Gazebo 启动文件

为了简化操作，可以创建启动文件同时运行世界和节点。创建 sensor_launch.gzlaunch 文件，内容如下：

<?xml version='1.0'?>
<gz version='1.0'>
<executable name='sensor-world'>
<command>gz sim sensor_tutorial.sdf</command>
</executable>
<executable name='lidar_node'>
<command>./build/lidar_node</command>
</executable>
</gz>

运行启动文件：

gz launch sensor_launch.gzlaunch

按下仿真界面的播放按钮，机器人即可自动避障运行。

六、总结

本教程详细介绍了在 Gazebo 仿真环境中添加和使用 IMU 传感器、接触传感器和激光雷达传感器的方法，并结合实例展示了如何利用这些传感器实现机器人避障功能。同时，还介绍了使用 Gazebo 启动文件简化操作的方法。通过学习本教程，读者可以在 Gazebo 中灵活运用各种传感器进行机器人仿真开发。

参考文献

Gazebo Tutorials