gazebo怎么运行工程代码

要运行Gazebo工程代码，可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端，进入工程代码所在的文件夹。

2. 输入以下命令，启动Gazebo：

gazebo world_file_name.world

其中，`world_file_name.world`是你的世界文件名。

3. 如果你的工程代码需要启动机器人模型，可以在终端中输入以下命令：

rosrun package_name node_name

其中，`package_name`是你的ROS包名，`node_name`是你的ROS节点名。

4. 如果你需要在Gazebo中控制机器人，可以打开一个新的终端，输入以下命令：

rosrun package_name control_node_name

其中，`package_name`是你的ROS包名，`control_node_name`是你的控制节点名。

5. 现在，你可以在Gazebo仿真环境中运行你的工程代码了。

相关问题

simulink+gazebo无人机

### 使用 Simulink 和 Gazebo 进行无人机模拟

#### 安装与配置环境
为了实现Simulink和Gazebo之间的协同工作，需确保安装并正确配置了必要的软件包。这包括但不限于ROS、Gazebo以及MATLAB ROS Toolbox的安装[^3]。

#### 设计控制逻辑
在MATLAB环境中利用其内置工具箱来构建用于无人驾驶航空器系统的控制器是非常常见的做法。可以采用图形化编程界面——即Simulink来进行复杂控制系统的设计。对于特定应用场合下的需求分析表明，当运行Simulink模型时，能够使位于Gazebo内的虚拟无人机构建进入离板(Offboard)操作状态，并按照预定高度（如5米）稳定悬停或是执行更加复杂的动作序列，比如沿着预设路径移动[^1]。

#### 创建ROS节点并与Gazebo交互
借助于MATLAB所提供的ROS接口功能模块，开发者可以在Simulink里轻松建立起能向Gazebo发送指令信号的ROS节点实例。这些节点负责处理来自仿真平台的数据流转换任务，从而使得用户能够在不离开当前开发环境下完成整个闭环测试流程。例如，在某些情况下，可以通过编写一段简单的MATLAB函数代码片段来计算目标坐标点的位置变化规律，并据此调整空中载具的姿态参数以保持既定航迹[^5]。

function y = fcn(t)
    r = 5; % 圆的半径
    w = 0.5; % 绕圆心的角速度
    t = t - 7; % 去掉轨迹飞行开始前的时间
    
    position_x = r * (1 - cos(w * t));
    position_y = r * sin(w * t);
    
    y = single([position_x, position_y, -5]);
end

此段脚本展示了如何基于给定的时间变量`t`动态更新三维空间内某一点的具体位置信息，进而指导无人机沿指定几何形状（此处为圆形）平稳航行。

#### 执行联合仿真过程
一旦上述准备工作就绪，则可正式启动跨平台间的协作实验环节。具体而言就是先激活Gazebo客户端程序加载相应的场景文件；紧接着切换至MATLAB端口处触发预先编译好的Simulink项目工程，以此驱动实际物理引擎响应预期行为模式，最终达成所设想的效果展示目的。值得注意的是，在理想条件下，除了简单地让设备停留在固定海拔外，还可以进一步拓展应用场景范围，譬如令其实现在空中画出‘∞’字符样的运动路线等高级特性[^4]。

gazebo 機械手臂 humble

### 如何在 Gazebo 中使用 ROS 2 Humble 控制机械手臂

#### 安装必要的软件包
为了能够在 Gazebo 仿真环境中使用 ROS 2 Humble 控制机械臂，首先需要安装一系列必需的软件包。从 ROS 2 Jazzy 开始，Gazebo 已经作为供应商包形式存在于 ROS 包仓库中[^2]。

对于特定版本的配对，在 ROS 2 Humble 下推荐使用的 Gazebo 版本为 Gazebo Classic 或更新的 Ignition Gazebo。确保已正确配置环境变量并完成基本设置。

#### 创建工作空间和克隆资源库
建立一个新的 ROS 2 工作区，并从中获取所需的机器人描述文件和其他依赖项：

mkdir -p ~/ros2_humble_ws/src
cd ~/ros2_humble_ws/src
git clone https://github.com/ros-planning/moveit2.git -b humble-devel
vcs import < moveit_resources/repositories.yaml

#### 编译项目
由于部分工具可能依赖于 `catkin_pkg` 库，而此库并非默认随附于所有 Python 环境之中，因此可能会遇到类似如下错误提示：“ModuleNotFoundError: No module named 'catkin_pkg'”。此时可以通过 pip 来解决这个问题:

pip install catkin-pkg

之后利用 colcon 构建整个工程结构：

cd ~/ros2_humble_ws/
colcon build --symlink-install
source install/setup.bash

#### 启动模拟器与控制器节点
启动 Gazebo 并加载自定义机械手模型以及 MoveIt! 配置：

ros2 launch moveit2_tutorials demo.launch.py \
    rviz_tutorial:=false use_fake_hardware:=false

上述命令会自动初始化 Gazebo 场景并将选定的手臂放置其中；与此同时还会激活相应的运动规划服务端口以便后续操作。

#### 发送动作指令给机械臂
借助 RViz 或其他客户端应用程序向机械臂发送目标姿态请求来验证控制系统是否正常运作。可以编写简单的 Python 脚本来实现这一点：

import rclpy
from rclpy.node import Node
from geometry_msgs.msg import PoseStamped


class ArmController(Node):

    def __init__(self):
        super().__init__('arm_controller')
        self.publisher_ = self.create_publisher(PoseStamped, '/planning_scene_monitor/publish_pose', 10)

    def send_goal(self, position=(0.5, 0.0, 1.0), orientation=(0.0, 0.0, 0.0, 1.0)):
        msg = PoseStamped()
        msg.header.frame_id = "world"
        msg.pose.position.x = position[0]
        msg.pose.position.y = position[1]
        msg.pose.position.z = position[2]
        msg.pose.orientation.w = orientation[3]

        self.publisher_.publish(msg)


def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)
    arm_controller = ArmController()

    try:
        while True:
            user_input = input("Enter command (q to quit): ")
            if user_input.lower() == 'q':
                break
            elif user_input.strip():
                pos_str = tuple(map(float, user_input.split()))
                arm_controller.send_goal(position=pos_str[:3], orientation=pos_str[3:])
    finally:
        arm_controller.destroy_node()
        rclpy.shutdown()


if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码创建了一个名为 `ArmController` 的类实例化对象用于发布关节角度设定值到指定话题上从而驱动实际硬件执行相应动作[^3]。