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该文件包含ROS的gazebo仿真例程,采用urdf语言进行实现。

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简介:
利用ROS的gazebo仿真例程,通过纯urdf模型进行实现,成功地在gazebo环境中模拟了差速轮式机器人的运动行为。同时,该例程也能够有效地获取kinect点云数据,为进一步的机器人感知和控制提供支持。

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  • 基于ROSGazeboURDF模型仿RAR
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    本RAR包提供了一个详细的教程,指导用户如何使用ROS(机器人操作系统)和Gazebo进行URDF(统一机器人描述格式)模型的构建与仿真。适合初学者快速上手机器人建模和模拟。 ROS的gazebo仿真例程使用纯urdf文件实现差速轮式机器人的建模,并使其在gazebo环境中运动。此外,该例程还涉及获取kinect点云数据的功能。
  • UUV_Simulator:适于水下机器人仿Gazebo ROS
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    UUV_Simulator是一款基于ROS和Gazebo开发的软件包,专注于水下无人航行器(UUV)的仿真。该工具为研究人员及开发者提供了一个全面、逼真的环境来测试与优化水下机器人的算法与性能。 uuv_simulator:使用该模拟器来仿真无人水下航行器(UUV)。这是一个包含多个软件包的集合,这些软件包提供了在ROS环境中模拟水下航行器所需的插件与应用程序。如果您基于此模拟器进行研究并发表成果,请引用以下文献: @inproceedings{Manhaes_2016, doi = {10.1109/oceans.2016.7761080}, year = 2016, month = {sep}, publisher = {{IEEE}}, author = {Musa Morena Marcusso Manh{\~{a}}es and Sebastian A. Scherer and Martin Voss and Lui}
  • 基于ROS通信代码Gazebo仿
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    本项目基于ROS平台,实现了机器人节点间的高效通信,并通过Gazebo进行详尽的仿真测试,验证了系统的稳定性和可靠性。 运行环境:Ubuntu16.04 + ROS Kinetic + Gazebo8.0 运行步骤: Stanley算法: - 启动文件:smartcar_description/smartcar_gazebo.launch - 启动文件:waypoint_loader/waypoint_loader.launch - 启动文件:waypoint_updater/waypoint_updater.launch - 启动文件:stanley_persuit/stanley_persuit.launch Pure Pursuit算法: - 启动文件:smartcar_description/smartcar_gazebo.launch - 启动文件:waypoint_loader/waypoint_loader.launch - 启动文件:waypoint_updater/waypoint_updater.launch - 启动文件:pure_persuit/pure_pursuit.launch Haar特征车辆识别: - 启动文件:robot_vision/vehicle_detector.launch
  • 针对水下机器人Gazebo ROS仿
    优质
    本Gazebo ROS仿真软件包专为水下机器人设计,提供逼真的虚拟环境测试平台,助力研发与优化。 用于水下机器人仿真的GazeboROS软件包。
  • CSocketTCP协议仿
    优质
    本项目通过C语言编程实现基于Socket接口的TCP协议仿真,旨在深入理解并掌握TCP通信机制及其实现细节。 使用VS中的VC++下面的CLR编写程序,主要目的是通过Socket模拟TCP通信协议。实验内容如下: i. 实现滑动窗口协议,其中窗口大小设定为5。 ii. 模拟三次握手机制,并显示出ACK、ack、Seq等标识位和参数信息。 iii. 必须采用应答机制,使用超时计数器技术进行帧编号判重并实现重传功能。 iv. 实施校验和技术:校验和s的计算方法是设要发送n字节,bi为第i个字,则s=(b0+b1+...+bn) mod 256。 v. 在接收端设置随机数,并根据该随机数值执行相关操作。具体来说,如果值为0代表正常处理;1表示帧丢失;2则意味着帧出错;3表明应答帧未发送(即不产生应答)。 vi. 程序必须使用图形界面显示相关信息: - 发送端:展示发送的数据、是否重传的信息、当前帧的序列号以及接收到的确认帧序列号。 - 接收端:显示接收数据内容,本次帧序列号,随机选择出错情况及应答帧的序列号,并判断是否有重复。 实验操作流程是先启动Server端进行监听设置,然后打开Client端建立连接。在完成三次握手之后开始通信过程。
  • ROS Gazebo Rviz 小车仿代码
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    本项目提供ROS环境下的Gazebo与RViz小车仿真代码,适用于机器人路径规划、避障等算法测试和开发。 ROS Gazebo Rviz SmartCar小车的仿真代码有两种格式:rudf和xacro。详情教程请参考相关博客文章。
  • ROS Gazebo 机器人仿资料
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    本资料深入介绍ROS Gazebo机器人仿真平台,涵盖安装配置、基础操作及高级应用技巧,适合初学者与进阶用户学习。 ROS(Robot Operating System)是一个开源操作系统,专门用于开发、测试和部署机器人应用程序。Gazebo 是 ROS 中的一个关键组件,它提供了一个强大的三维模拟环境,能够仿真各种机器人及其工作场景,并且可以生成逼真的物理效果与视觉体验。在进行机器人研究及开发时,人们广泛使用 Gazebo 来验证算法的有效性以及系统的运行行为,因为它能够在不增加真实世界风险和成本的前提下完成测试。 Gazebo 提供了多种功能: 1. **物理引擎**:支持 ODE(Open Dynamics Engine)与 Bullet 物理引擎来模拟机器人的动力学特性,包括碰撞检测、重力及摩擦等。 2. **环境建模**:用户可以导入 3D 模型或使用内置的简单模型创建复杂的室内和室外场景。 3. **传感器仿真**:能够模仿多种类型的传感器如激光雷达(Lidar)、摄像头以及惯性测量单元(IMU),提供真实数据流以供机器人算法处理。 4. **多机器人支持**:可以同时模拟多个机器人的行为,这对于测试协作或竞争的多机系统非常有用。 5. **实时性能**:尽管 Gazebo 提供了高度真实的仿真环境,但其运行速度依然足够快,使得实时交互成为可能。 6. **插件扩展**:用户可以通过编写自定义插件来增强 Gazebo 的功能以满足特定需求。 `rviz`(Robot Visualization)是 ROS 中另一个重要的工具,它提供了可视化界面用于显示来自 ROS 话题的数据如点云、图像及机器人模型等。通过 rviz,开发者可以实时监控机器人的状态,调试传感器数据,并进行路径规划和导航的可视化操作。 激光雷达(Lidar)是一种常见的遥感技术,在机器人避障与导航中扮演重要角色。在 Gazebo 中,Lidar 传感器能够生成点云数据来模拟真实世界中的扫描结果,帮助机器人感知其周围环境。 `ros_robot_navi` 压缩包可能包含用于实现机器人导航的资源,例如: 1. **地图**:描述了工作环境的地图文件。 2. **配置文件**:定义参数设置如传感器和路径规划算法等。 3. **节点(nodes)**:执行特定任务的ROS程序,包括定位、路径规划等功能。 4. **脚本(scripts)**:用于启动或控制节点操作的命令集。 5. **模型(models)**:机器人的 3D 模型及环境中的静态对象。 使用这些资源可以配置并运行完整的机器人导航系统。在 Gazebo 中,你可以开启仿真观察机器人如何根据传感器数据进行虚拟环境下的导航,并通过调整参数优化性能表现。 总的来说,ROS 和 Gazebo 提供了一个强大的工具链结合 rviz 与激光雷达的模拟功能,为开发者提供一个安全、可重复且高度可控的研究平台。`ros_robot_navi` 包含了实现这一目标所需的各类资源,使得深入理解并实践 ROS 的机器人导航技术成为可能。
  • C高斯滤波
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    本项目采用C语言编程实现图像处理中的高斯滤波算法,旨在优化数字图像的平滑效果并减少噪声干扰,适用于图像预处理阶段。 高斯滤波在图像处理中扮演着重要角色,能够有效去除噪声等问题。对于初学者而言,掌握这一基础程序是十分必要的。
  • C香农编码
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    本项目旨在运用C语言编程技术,实现信息理论中的香农编码算法。通过该实践加深对数据压缩与信源编码的理解,并提升编程能力。 使用C语言实现香农编码是信息论中的一个常见任务,它能够将符号转换为二进制代码以优化数据存储和传输效率。在本项目中,我们将用C语言编写香农编码的程序,并将其与马尔科夫编码进行比较。 香农编码的基本思想是基于每个字符出现的概率来确定其对应的二进制表示形式。这种方法可以减少所需的内存空间及传输时间,但实现起来相对复杂一些。 以下是使用C语言实现香农编码的主要步骤: 1. **定义符号概率分布**:首先需要为每一个可能的输入符号分配一个准确的概率值。 2. **执行香农编码算法**:利用这些概率信息生成每个字符对应的二进制代码序列。具体来说,就是根据出现频率给定不同的位数长度(即更频繁使用的字符将被赋予较短的码字)。 3. **计算和输出结果**:最后一步是确定各个符号的具体编码,并将其打印出来以便进一步使用。 下面是一个简单的C语言实现香农编码的例子: ```c #include #include void main(){ int i, j; double sum = 0, AA; double temp, SUM = 0; double Root[6] = {0.19, 0.20, 0.18, 0.17, 0.15, 0.1}; // 概率分布 double Add[6] = {0}; for (i = 0; i < 6; i++) SUM += Root[i]; // 计算总概率和 for (i = 0; i < 6; i++) Add[i] = SUM; printf(排序输出\n); for(i=0;i<6;i++) printf(%.2f ,Root[i]); for(i=1;i<6;i++) printf(%.2f ,Add[i]); printf(\n香农编码\n); // 香农编码算法 for (int P = 0; P < 6; P++){ AA=(-log(Root[P]) / log(2) + 1); // 计算每个符号的码长 for(int W=1;W<=(int)AA;W++){ if(sum+pow(0.5,W) > Add[P]) printf(0); else { printf(1); sum+=pow(0.5, W); } } sum = 0; } // 输出作者信息 printf(\n\n作者: 电科 071,\n学号: 0703101002); } ``` 此代码首先定义了符号的概率分布,然后通过香农编码算法将每个字符转换成二进制形式,并输出结果。 此外,在本项目中还涉及马尔科夫编码的实现。这是一种基于统计模型的方法,它使用状态转移概率来预测下一个可能出现的状态(或符号)。尽管这种方法在某些情况下可以提供更好的压缩效果,但其复杂性通常比香农编码更高。 通过比较这两种方法的不同之处和各自的应用场景,我们可以更好地理解它们各自的优点与局限,并为实际应用中的数据处理选择最合适的方案。
  • 使Java
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    本项目采用Java编程语言,结合相关网络协议库,实现数据包捕获与解析功能,适用于网络安全分析、性能测试及开发调试等场景。 本程序能够抓取IP、ARP、TCP、UDP和ICMP协议的数据包,并能检测上网速度、流量以及抓包数量等。