px4 gazebo不是用GPS

### 设置和运行 PX4 与 Gazebo 联合仿真环境 #### 安装依赖项 为了确保能够顺利安装并配置 PX4 和 Gazebo 的联合仿真环境，在 Ubuntu 18.04 上需先安装必要的依赖包。这一步骤至关重要，因为缺少某些库文件可能会导致后续编译失败。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ git wget curl cmake build-essential genromfs \ libxml2-dev libacl1-dev libusb-1.0-0-dev python3-pip \ clang-format-9 python3-numpy qtcreator data-capture-tool \ gdb-multiarch dfu-util openocd ``` 上述命令会下载并安装一系列工具链以及开发所需的头文件和支持库[^1]。 #### 下载 PX4 源码仓库 获取最新的 PX4 Firmware 源代码对于构建自定义固件版本非常重要： ```bash git clone https://github.com/PX4/Firmware.git ~/Firmware cd ~/Firmware ``` 此操作将克隆官方 GitHub 项目至本地目录以便进一步修改或测试新功能特性。 #### 配置 MAVROS 工作空间 MAVROS 是 ROS 中用于与 MAVLink 设备通信的一个重要组件；它允许通过 ROS 接口访问无人机的状态数据和服务接口。创建一个新的 Catkin 工作区来集成 MAVROS 包是非常有帮助的: ```bash mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/mavlink/mavros.git mavros cd .. catkin_make_isolated --install source devel/setup.bash ``` 完成之后记得激活当前终端下的工作环境变量设置以使更改生效。 #### 编译 SITL (Software In The Loop) 版本 SITL 可以让开发者在一个纯软件环境中快速迭代算法而无需实际硬件支持。针对不同平台有不同的启动脚本可供选择，这里介绍基于 Gazebo 的四轴飞行器模型为例说明具体做法： ```bash make px4_sitl_default gazebo_iris_opt_flow ``` 这条指令将会自动拉取所需资源并初始化一个带有视觉里程计传感器（Optical Flow Camera）的 Iris 型号四旋翼机架实例化过程。 #### 连接 MATLAB 至 PX4 底层通讯协议 当涉及到高级控制系统设计时，MATLAB 提供了一个强大的数值计算平台。要实现在该平台上对物理系统的精确建模，则需要借助于特定的消息传递机制——即 MAVLink 协议作为桥梁连接两者之间。一种方法是利用 Simulink 支持 C/C++ 代码生成的能力配合第三方提供的 API 函数库实现无缝对接[^2]。 #### HIL_SIMULATION 测试模式详解 在进行半实物仿真(Hardware-In-the-Loop Simulation,简称HIL sim.)期间,PX4仅向仿真器发送`HIL_ACTUATOR_CONTROLS`类型的MAVLink消息;而在接收端则负责模拟真实的传感反馈信息(如GPS坐标、惯性测量单元读数等),并将它们打包成相应的格式传回给飞控板做下一步处理。这种交互方式使得整个闭环系统能够在不涉及任何真实设备的情况下得到充分验证[^3]。

### 关于ROS和PX4在Gazebo中的无人船仿真 尽管当前引用主要集中在无人机的仿真，但可以将其扩展应用于无人船仿真。以下是基于现有技术栈（ROS、PX4 和 Gazebo）实现无人船仿真的方法。 #### 1. 配置环境 首先需要完成 ROS、PX4 和 Gazebo 的集成配置。这一步骤类似于无人机仿真环境的搭建过程[^2]： - 将 PX4 自动驾驶仪源码克隆到本地并编译。 - 修改 `.bashrc` 文件以设置必要的环境变量： ```bash source ~/PX4-Autopilot/Tools/simulation/gazebo-classic/setup_gazebo.bash \ ~/PX4-Autopilot ~/PX4-Autopilot/build/px4_sitl_default export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:~/PX4-Autopilot ``` #### 2. 创建自定义模型 由于 Gazebo 默认不提供无人船模型，因此需要创建一个适合无人船仿真的 SDF (Simulation Description Format) 模型文件。可以通过以下方式实现： - 使用 Blender 或 SolidWorks 设计无人船外形，并导出 STL 文件。 - 编写对应的 SDF 文件描述物理属性（如质量分布、惯性矩阵等），以及传感器插件（如 GPS、IMU 等）。 示例 SDF 文件片段如下： ```xml <?xml version="1.0"?> <sdf version="1.6"> <model name="usv_model"> <link name="base_link"> <pose>0 0 0.5 0 0 0</pose> <collision name="body_collision"> <geometry> <mesh><uri>file://path_to_stl/usv_body.stl</uri></mesh> </geometry> </collision> <visual name="body_visual"> <geometry> <mesh><uri>file://path_to_stl/usv_body.stl</uri></mesh> </geometry> </visual> </link> </model> </sdf> ``` #### 3. 整合 MAVROS 节点 MAVROS 是 ROS 中用于与 PX4 进行通信的核心工具。通过 MAVROS 可以发送命令给无人船控制器，例如进入离板模式（Offboard Mode）。具体步骤可参考多机仿真中的 MAVROS 启动流程[^4]。 启动 MAVROS 并加载参数： ```bash roslaunch mavros px4.launch fcu_url:=udp://@localhost:14540 ``` #### 4. 开发控制算法 开发针对无人船的动力学建模和路径规划算法。这些算法通常涉及 PID 控制器设计或其他高级导航策略。代码结构应遵循标准 ROS 节点编写规范。 示例 Python 脚本展示如何发布目标位置消息： ```python import rospy from geometry_msgs.msg import PoseStamped def publish_setpoint(): pub = rospy.Publisher('/mavros/setpoint_position/local', PoseStamped, queue_size=10) rospy.init_node('setpoint_publisher') rate = rospy.Rate(20) while not rospy.is_shutdown(): pose = PoseStamped() pose.header.stamp = rospy.Time.now() pose.pose.position.x = 10.0 # 目标 X 坐标 pose.pose.position.y = 5.0 # 目标 Y 坐标 pose.pose.position.z = 0.0 # Z 设置为水面高度 pub.publish(pose) rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: publish_setpoint() except rospy.ROSInterruptException: pass ``` #### 5. 测试与验证 最后，在 Gazebo 中运行完整的仿真场景来测试无人船的行为表现。确保所有组件协同工作正常。 --- ###