ros px4 gazebo教程

### 关于ROS与PX4在Gazebo中的使用教程

#### 启动ROS核心并验证环境配置
为了确保ROS环境正常工作，在启动任何模拟之前应当先确认`roscore`能够顺利运行。通过命令行输入`roscore`来开启ROS的核心节点服务[^1]。

#### 安装与初始化PX4源码库
对于希望基于最新版本开发或是深入理解内部机制的研究者来说，获取最新的PX4源代码是必要的前提条件之一。可以通过Git工具克隆仓库，并利用脚本完成依赖项的安装以及编译过程：

git clone --recurse-submodules https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git
cd PX4-Autopilot
sudo bash Tools/setup/ubuntu.sh
make px4_sitl_default gazebo

上述指令不仅下载了项目文件还设置了所需的软件包，最后一步则构建了一个适用于SITL仿真的可执行程序[^2]。

#### 运行单个无人机实例
当一切准备就绪之后，可以尝试单独启动一个四轴飞行器模型来进行初步测试。这通常涉及到加载特定类型的车辆描述文件（如Iris），并通过指定launch文件实现自动化部署流程：

<launch>
    <!-- 加载px4参数 -->
    <param name="uav_name" value="$(arg uav_name)" />
</launch>

接着执行如下命令以激活仿真场景：

roslaunch px4 gazebo_test.launch

此时应该能够在图形界面上观察到一架处于待命状态下的无人机构型[^3]。

#### 实施多机协同作业实验
进一步拓展应用场景时，则需考虑如何让多个实体在同一空间内交互协作。为此，需要分别在不同的计算资源上重复前述步骤，即每台机器负责管理各自的控制器逻辑；与此同时保持网络通信畅通无阻以便交换必要信息。具体做法是在各端点处依次调用相同的发射脚本来触发相应行为:

roslaunch offboard_py start_offb.launch

随着所有参与方均进入稳定悬浮阶段后，便可通过地面站界面统一调控整个集群的动作模式，比如调整高度、改变航向等动作[^4]。