PX4 gazebo

### PX4 Gazebo 无人机仿真教程和设置指南 #### 启动Gazebo仿真环境 为了启动带有特定模型的Gazebo仿真，在终端中进入PX4源码所在的文件夹并执行相应的构建指令。这可以通过下面这条命令来完成，它不仅编译了项目而且启动了一个名为`gazebo_iris`的世界[^1]。 ```bash cd ~/PX4-Autopilot/ make px4_sitl gazebo_iris ``` #### 多机仿真配置 当涉及到多架无人机的同时模拟时，则需通过ROS框架下的launch脚本来简化这一过程。具体来说，运行如下所示的命令能够一次性部署多个虚拟飞行器实例，并且这些实例能够在同一环境中协同作业，同时提供来自不同视角的数据反馈给地面站软件如QGroundControl(QGC)[^2]。 ```bash roslaunch px4 px4_multi_vehicle.launch ``` #### 移动物体追踪案例研究 针对更复杂的场景需求——比如让无人机构建起对动态目标物的有效监视机制——则可参照已有的实践成果来进行开发。例如在一个具体的课程设计里，学生们借助于PX4飞控平台配合Gazebo物理引擎完成了此类应用的设计与实现；整个过程中涉及到了mavros节点作为两者间的桥梁以传递必要的控制信号及状态更新信息。此项目的操作系统版本选择了Ubuntu18.04 LTS搭配ROS Melodic Morenia发行版[^3]。 #### Offboard模式基础操作示范 最后值得一提的是有关Offboard模式的基础操控技巧。这是一种允许外部计算机接管UAV自主导航权限的方式之一。在此基础上编写了一段简单的Python脚本用于测试目的，即令一架固定翼或旋翼类航空器垂直上升至指定高度(此处设定为十米)，期间所有的动作规划均由地面端发出而非依赖内置逻辑算法自动生成。值得注意的是，初次接触这类技术难免遇到诸多挑战，因此建议新手开发者们提前熟悉相关概念和技术栈，包括但不限于C++编程语言特性、Linux Shell常用工具集以及Git版本控制系统等基础知识[^4]. ```python import rospy from mavros_msgs.msg import State, PositionTarget from geometry_msgs.msg import PoseStamped, TwistStamped from mavros_msgs.srv import CommandBool, SetMode def set_arm(): rospy.wait_for_service('/mavros/cmd/arming') try: armService = rospy.ServiceProxy('/mavros/cmd/arming', CommandBool) armResponse = armService(True) return armResponse.success except Exception as e: print(e) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('offboard_node') local_pos_pub = rospy.Publisher( '/mavros/setpoint_position/local', PoseStamped, queue_size=1) pose = PoseStamped() altitude = 10 rate = rospy.Rate(20) # Hz while not rospy.is_shutdown() and (not set_arm()): pose.pose.position.z = altitude local_pos_pub.publish(pose) rate.sleep() ```