1.Ubuntu20+ROS+px4 无人机仿真环境——环境搭建
2.PX4从放弃到精通（二）：ubuntu18.04配置px4编译环境及mavros环境
3.Gazebo 11分类教程——渲染库（三）
4.ROS Melodic 上部署python3 环境
5.仿真模型软件都有哪些，城市各自什么特点？
6.四足机器人雷达-视觉导航2：Elevation mapping局部高程图测试
Ubuntu20+ROS+px4 无人机仿真环境——环境搭建
Ubuntu+ROS+px4 无人机仿真环境搭建教程
本文旨在引导你搭建一个高效验证无人机轨迹规划和控制算法的环境仿真环境，我们将逐步构建基础环境并验证算法效果。源码首先，城市让我们来了解环境搭建的环境三个关键步骤。环境搭建步骤
1. 安装ROS Noetic: Ubuntu .对应的源码webpack手写源码ROS版本为Noetic，建议在安装前设置终端代理以避免网络问题。城市以下是环境简要步骤：
换源并更新源
设置ROS源和密钥
安装curl（如需）
选择安装全功能包ros-noetic-desktop-full
设置环境变量和rosdep
进行简单测试
2. PX4环境安装: 包括下载编译px4源码、安装mavros和qground。源码参考详细的城市安装教程，注意px4和相关软件的环境安装路径。
3. 显卡驱动: 如果Gazebo运行卡顿，源码可能是城市缺少显卡驱动，参考相关链接进行安装。环境可能需要在恢复模式下进行驱动管理。源码
以上步骤完成后，你将拥有一个适合验证无人机控制算法的仿真环境。后续文章将深入探讨轨迹规划和控制算法的实现与测试。祝你搭建顺利！PX4从放弃到精通（二）：ubuntu.配置px4编译环境及mavros环境
前言 在虚拟机上使用Ubuntu系统进行PX4编译环境及mavros环境配置时，建议使用纯净系统，避免软件依赖冲突。已装系统或虚拟机的用户可直接进行环境安装，确保网络环境良好，以降低安装报错概率。一、下载源码
先替换源至清华源或阿里源。执行命令并根据提示安装或更新git。如遇下载失败，更换源后重新执行。确保网络稳定，若提示下载问题，尝试网络修复后重新执行。二、安装PX4与gazebo9环境
完成源码下载后，根据安装说明逐步配置编译环境和gazebo仿真环境。遇到下载失败的错误，多为网络问题，解决后重新执行安装脚本。如遇特定错误，执行对应命令解决。三、编译PX4固件
安装环境后，通过指定命令编译生成gazebo仿真所需的sdf文件。若需编译飞控代码，重启电脑。crc源码分析遇到编译错误时，根据错误提示执行相应命令解决，如安装缺失的库或依赖。四、安装ros和mavros环境
确保ROS环境正确安装，处理相关错误后，使用推荐方式安装mavros。推荐使用二进制安装，对于Ubuntu.的用户，执行特定命令进行安装。四、其他
安装完成后，在~/.bashrc文件中添加相关配置路径。确保在.bashrc中包含PX4源码路径，以正确启动roslaunch和连接QGC地面站。测试mavros功能，确保系统安装无误。五、安装QGC地面站
通过指定链接下载QGC地面站，执行相应命令后双击打开。若首次打开地面站时出现提示，执行命令后即可正常启动。 以上步骤详细介绍了从配置环境到编译PX4固件、安装ros和mavros环境以及安装QGC地面站的全过程，确保用户能够顺利在虚拟机上使用Ubuntu系统进行PX4的开发工作。Gazebo 分类教程——渲染库（三）
本节教程旨在指导如何在Gazebo 中配置立体眼镜，如Nvidia 3D Vision，以实现沉浸式体验。以下是详细的步骤： 1.2 硬件准备确保你的设备满足以下要求：
至少一个支持Hz刷新率的3D准备就绪的显示器。
Nvidia Quadro K或性能更好的显卡，注意：使用Linux时，需确保显卡有3针脚的VESA连接器以支持3D功能。
1.3 连接与软件配置使用显示端口或双DVI线缆，确保红外发射器通过USB和VESA电缆正确连接，并确保立体眼镜已充电。
系统需求：Ubuntu .及以上版本，安装Nvidia驱动程序、libogre3d-1.9-dev、nvidia-settings，以及可能需要的Gnome Classic。
从源代码编译Gazebo，并调整立体渲染相关设置。
1.4 设置Nvidia Stereo通过nvidia-settings调整刷新率、分辨率，保存配置至xorg.conf，易源码修改并添加stereo选项。
重启X，检查Nvidia徽标确认设置正确。
1.5 校验立体效果运行glxgears以验证3D效果是否正常。
1.6 配置Gazebo在~/.gazebo/gui.ini中添加立体渲染相关配置，并运行Gazebo实例。
以上步骤完成后，你应该能够在Gazebo中使用立体眼镜进行沉浸式渲染体验。如有疑问，可参考英文原文：gazebosim.org/tutorials...ROS Melodic 上部署python3 环境
在ROS Melodic环境下部署Python3环境，通常会遇到不兼容性问题，因为默认环境下ROS Melodic与Ubuntu .并不原生支持Python3解释器。本文将针对这一问题进行详细解答，提供解决步骤和解决方案。
### 简单解决方案
解决方法之一是尝试在Python脚本的第一行修改为Python3解释器的调用方式。修改内容如下：
bash
#!/usr/bin/env python3
若此步骤能解决问题，则任务完成。若出现错误信息，请继续阅读后续内容。
### 报错指南
对于遇到的错误，解决步骤可参考以下部分：
#### 解决geometry2部分
对于geometry2相关问题，通常需要通过下载其源代码并手动编译解决。参考官方论坛中的指南进行操作。
#### 解决PyDKL部分
如遇到PyDKL导入错误，首先确保已安装了C++依赖库和Python插件。然后，重新配置PyKDL以兼容Python3环境。具体步骤包括安装C++库、安装对应Python插件、并禁用Python2版本的PyKDL.so文件。
### 动机分析
在不升级系统或重装ROS Melodic的情况下，希望使用Python3环境和依赖包（如python-opencv、pytorch）。
### 问题分析
问题的核心在于ROS Melodic默认基于Python2环境，而许多现代Python3库和ROS项目不兼容。
### 前提
为了灵活切换Python2和Python3解释器，推荐使用conda管理多个Python虚拟环境。首先确保已安装conda，对于轻量级需求，建议使用mini-conda。
### 解决geometry2
下载geometry源代码并手动编译，通过`catkin_make`命令正确设置Python相关参数。验证解决方案是否成功。
### 解决PyDKL
遇到错误时，重新配置PyKDL环境，springioc底层源码安装C++库和Python插件。在Python3环境中禁用Python2版本的PyKDL.so文件，确保所有依赖正确指向Python3环境。
### Gazebo spawn_model 报错
针对Gazebo spawn_model脚本中的报错，修改脚本第一行调用Python3解释器，从`#!/usr/bin/env python2`改为`#!/usr/bin/env python3`，以解决与ROS Melodic环境不兼容的问题。
通过上述步骤，可以有效地在ROS Melodic环境下部署Python3环境，解决遇到的不兼容问题。
仿真模型软件都有哪些，各自什么特点？
仿真模型软件种类繁多，涵盖了工程、动力学、机器人、自动驾驶等多个领域，各有其独特特点。
在工程领域，MATLAB/Simulink以图形化界面闻名，适用于控制系统和信号处理。ANSYS则在有限元分析和计算流体力学中占据重要位置，能模拟复杂物理过程。COMSOL Multiphysics则擅长多物理场耦合，如电磁、热传导和流体流动。
SimScale和OpenFOAM则分别为基于云的结构力学和开源流体动力学仿真平台，提供便利的云端使用体验和高度灵活性。离散事件仿真领域，Arena专注于流程和业务流程模拟。
在机器人和自动驾驶领域，ROS作为开发框架，常与Gazebo和V-REP等仿真工具配合使用。CARLA、Apollo和LGSVL Simulator则提供定制化的城市环境，用于测试自动驾驶算法。动力学仿真方面，ADAMS和Simpack等软件专攻多体动力学，如机械系统和车辆仿真。
机械结构仿真方面，ANSYS Workbench与Mechanical、ABAQUS等软件一同处理结构力学问题，而SolidWorks Simulation则强调易用性和集成性。电机电磁仿真软件如ANSYS Maxwell和CST Studio Suite则专注于电磁设备的仿真。
加入仿真模型工程师社区，如turkeystore，连锁排班源码与同行交流学习，共同提升设计与分析能力。
四足机器人雷达-视觉导航2：Elevation mapping局部高程图测试
为了四足机器人实现高效的局部高程图构建，结合视觉与雷达技术，确保导航的准确性和稳定性，本文将详细阐述这一过程。四足机器人相较于自动驾驶，需要主动选择落足点，因此局部高程图尤为重要。获取高程图，视觉与雷达传感器各有优劣，例如视觉传感器易受光照、遮挡等因素影响，而雷达传感器在噪声、死区和点云稀疏等问题上则有所欠缺。因此，融合视觉与雷达数据，形成互补，成为目前较为稳定的解决方案。
雷达提供长期可靠的里程计信息，而深度视觉则用于获取局部深度数据，从而建立高程图。这种方案分为实时高程图与全局高程图两种。实时高程图基于深度信息快速构建，实现简便，速度较快，甚至可能无需全局定位数据。然而，视角和深度图质量问题可能导致噪声和空洞。全局高程图则先建立整个环境的地图，然后基于里程计信息提取局部信息，这种方案需要全局定位信息，但通过利用机器人多视角下的数据采集，不断优化修正全局高程地图，最终提取的局部高程图质量更高。
实现高程图建立的项目，以ETH开源的“elevation mapping”为代表。本文提供了一个从最初下载、编译到最终基于Gazebo仿真运行简单Demo的过程，旨在帮助快速部署项目。首先，确保ROS的正确安装与更新，采用melodic版本。其次，安装Grid Map、kindr、pcl点云库等依赖库，注意在编译过程中可能遇到的内存不足等问题，确保编译环境的资源充足。在进行PCL库编译时，遇到的“error: ‘PCL_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW’ does not name a type”问题，可以通过修改为“EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW”解决。在下载和编译kindr_ros与elevation mapping后，通过catkin_make进行编译，可能遇到的编译错误如“fatal error”问题，需要找到并修正hpp文件中的错误。
在完成安装与编译后，通过下载turtlebot3与相关ROS包，建立新的catkin工作空间，下载源码并编译。在编译过程中，可能需要解决与python版本匹配、文件路径等细节问题。运行Demo，基于turtlebot3和RealSense的示例，注意可能需要对脚本进行修改以适应特定的环境或系统配置，如Python版本匹配问题，以及修改地图文件路径。在运行中，通过Rviz观察点云和高程图数据，验证高程图构建的实时性和准确性。
然而，在实际应用中，还存在一些挑战。例如，运算速度可能无法满足实时需求，尤其是不采用GPU的情况下，刷新频率可能较低。真实世界中的传感器噪声相比仿真环境更大，地图构建效果可能不如预期。此外，需要进一步开发代码以提取局部高程图，并通过UDP或共享内存等方式将其发送给步态控制器。随着机器人运动，全局地图的构建与维护对于计算资源的要求较高，尤其是使用低成本处理器时。面对这些问题，可能需要优化算法、改进资源管理，或直接构建局部地图以适应不同环境与设备的性能限制。
综上所述，结合视觉与雷达技术构建的高程图，对于四足机器人的局部导航具有重要价值。通过合理利用开源资源与技术工具，可以实现从环境感知到高程图构建的全流程，为机器人的自主导航提供坚实的支撑。面对实际应用中的挑战，持续的技术优化与创新将推动四足机器人在复杂环境下的高效导航与操作能力。
[1](含源码)通过关节力矩指令控制LBR/iiwa机械臂运动
本文改编自 MATLAB 的自带帮助文档，介绍了如何使用 MATLAB 和 V-REP 进行 LBR/iiwa 机械臂的计算力矩控制仿真。相较于使用 Gazebo 的原例程，本例程旨在通过将 Gazebo 替换为 V-REP，实现 V-REP 和 MATLAB 的通信与数据交互。本文将逐步指导实现这一仿真过程。
首先，构建项目结构，包括用于存放场景文件、通信文件和控制文件的三个子文件夹。确保 MATLAB 版本不低于 b，以便加载 URDF 文件。然后，利用 MATLAB 的自带 LBR/iiwa 机械臂的 URDF 文件及三维模型文件，创建场景文件并将其加载至 V-REP 中。处理可能出现的路径兼容性问题，确保仿真环境的搭建无误。
通信准备阶段，复制 V-REP 相关组件至 MATLAB 文件夹，并利用 vrchk.m 文件进行通信失败类型提示。创建 iiwa_computer_torque_control_workcell_init.m 函数文件，用于初始化 V-REP 与 MATLAB 之间的通信链路，包括获取关节句柄和进行 streaming 初始化。
接下来，实现与 V-REP 的通信代码。在 iiwa_computed_torque_control 文件夹内，建立 iiwa_computed_torque_control.m 文件，其中包含通信代码框架，以适应后续的控制逻辑。在此阶段，主要关注同步模式控制的实现，确保机械臂在 MATLAB 的控制指令下按照预定轨迹运行。
在控制代码编写中，遵循关节力矩控制原理，选择同步模式进行仿真。此模式下，控制输入与 V-REP 的动作同步，即在 MATLAB 发出控制指令后，V-REP 在预设的时间间隔内执行该指令。通过调用 V-REP 的 API，实现关节位置、速度与加速度的控制，以及力矩的计算与应用，使机械臂按照预期轨迹运行。
为了保证控制的准确性，进行数据处理以对比前馈和反馈力矩，以及期望与实际关节位置和速度。此阶段的分析结果有助于优化控制算法，确保机械臂能够精确地按照预设路径运动。
最后，进行仿真运行前的系统配置，确保 V-REP 和 MATLAB 都已关闭，然后按照特定流程启动 V-REP，加载场景文件，并在 MATLAB 中运行相关代码。通过观察 V-REP 中的仿真动画，验证仿真过程的正确性与稳定性。
此过程不仅适用于学术研究和学习，也为实际应用提供了参考，旨在推动机器人控制技术的发展。通过分享此例程，旨在激发更多人对机器人控制的兴趣，并欢迎各界反馈与建议，共同促进技术进步。
PX4固件下载及环境搭建小记（Ubuntu .）
在尝试PX4与ROS集成时，我遇到的困难远超预期。起初，Ros的安装过程已足够复杂，但PX4的环境配置似乎更添挑战。经过一番尝试，我终于解决了无法在Gazebo界面或终端上观察到任何反应，以及mavros和px4没有连接的问题。最终，我将问题归结于PX4固件的问题，并分享了固件重装与环境搭建的步骤。
为帮助其他遇到同样困扰的开发者，我提供了一个百度网盘资源包，其中包含了预先配置好的Ubuntu.+PX4环境虚拟机和Clash配置文件。使用的是Vmware虚拟机，提取码为jr3n。此包旨在简化PX4与ROS集成的准备工作。
为了快速完成PX4环境搭建，我整理了一份详细的教程，预计大约分钟即可完成。此教程涵盖了PX4固件的安装、mavros配置以及offboard测试等内容。你可以从以下链接获取教程：[链接]，提取码为jr3n。
在深入探讨PX4固件安装时，我会分享两种方法：直接使用他人提供的PX4源代码压缩包，以及先克隆PX4文件、更换源后再克隆子项目。我采用了前者，从另一个开发者分享的资源中获取源代码，避免了自行下载过程中可能遇到的繁琐与问题。你可以从以下链接获取源代码：[链接]，提取码为Poao。源代码文件大小为.MB，考虑到文件体积较大，暂时只能在百度网盘中提供。
在安装PX4固件的进程中，可能会遇到git clone命令执行失败的问题，例如“fatal: unable to access xxx”。为了解决此类问题，我总结了两种解决方案：使用他人提供的已克隆好的PX4源代码或先克隆源代码、更换源后再克隆子项目。选择后者可能更有助于获取最新且兼容的固件版本。
安装PX4固件的最终步骤是运行bash脚本。在执行过程中，可能会遇到大量报错，但只要按照错误提示安装相应的依赖包，问题通常能够得到解决。例如，对于matplotlib的安装问题，可以使用pip3代替pip进行安装。在安装过程中，可能会遇到“arm-none-eabi-gcc”的下载速度异常缓慢的问题。为解决此问题，我尝试单独下载安装包并自行安装，确保后续bash脚本执行的流畅性。
完成bash脚本的执行后，可能会出现“Relogin or reboot computer before attempting to build NuttX targets”的提示，无需理会。重启电脑后，PX4固件安装过程通常会更加顺利。通过jMAVSim模拟器测试，可以验证PX4固件是否正确安装。
在将PX4与ROS整合的过程中，MAVROS的配置至关重要。我将分享有关卸载与重新安装MAVROS的方法，并提供了一个通过git命令从ROS官方仓库下载mavros源代码的替代方案，从而简化了安装流程。你可以从以下链接获取mavros源代码：[链接]，提取码为jr3n。
Navigation2源码剖析:（二）启动
Navigation2源码剖析:（二）启动
Nv2源码中的bringup包和svl-robot-bringup负责LgSvl仿真和Nv2项目的启动，它们是整个工程的入口。 主车设计采用两轮差分驱动，如Turtlebot3，由两个动力轮控制轮速，实现前进和转向，万向轮作为支撑。其控制模型基于开环系统，可通过添加负反馈形成闭环，以提高控制精度。 Nv2的传感器配置包括2D激光雷达（Lidar）、深度相机和imu模块。Lidar用于建图、定位和代价地图生成，depth-camera提供障碍物信息，imu则用于里程计数据的计算和漂移校正。在Gazebo仿真中，IMU直接作为输入。 在LGCloi中，已预置6种传感器，选择Nav2-PointCloud或Navigation2配置，主要区别在于Lidar数据类型。为适配Nv2需求，需使用pointcloud_to_laserscan包将PointCloud2转换为LaserScan类型，这一过程涉及数据压缩和转换，如图[5]所示。 svl-robot-bringup和nav2_bringup模块在项目启动过程中起关键作用，详细内容可参考相关附录[4]。