cd PX4-Autopilot/ make px4_sitl gazebo 我这个编译的是哪个文件

这个命令是用来编译 PX4 Autopilot 项目中的 px4_sitl 模块，并在 Gazebo 模拟器中运行飞行器仿真。具体来说，它会编译 PX4 Autopilot 项目中的源代码，并生成一个名为 px4_sitl 的二进制文件，该文件用于仿真。同时，它会启动 Gazebo 模拟器，并加载 PX4 Autopilot 的模型，从而实现飞行器仿真。

相关问题

安装px4autopilot

### 安装PX4自动驾驶仪系统指南

对于希望安装PX4自动驾驶仪系统的开发者而言，了解具体的环境配置至关重要。针对Ubuntu操作系统下的ROS/Gazebo "Melodic"版本，存在详细的安装指导[^1]。

#### 准备工作
确保操作环境满足基本需求，包括但不限于更新软件包列表以及安装必要的依赖项。这一步骤能够有效减少后续编译过程中可能出现的问题。

#### 安装依赖库
通过命令行工具可以便捷地获取所需的各种开发库文件。例如，`libtool`, `automake`, `autoconf`等都是构建过程中的重要组成部分；而像`libexpat1-dev`这样的特定库则有助于支持某些功能特性[^3]。

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install libtool automake autoconf libexpat1-dev

#### 获取源码并初始化项目
下载官方发布的最新稳定版源代码之后，在目标目录下执行一系列脚本来完成项目的初步设置。这里需要注意的是，不同分支可能对应着不同的硬件平台或是固件版本，请根据实际需要做出适当的选择。

cd path_to_your_workspace
git clone https://github.com/PX4/Firmware.git px4_firmware
cd px4_firmware
./Tools/setup/ubuntu.sh
source /opt/ros/melodic/setup.bash

#### 编译与部署
利用Ninja或Makefile等方式来进行最终的编译链接工作。为了加快速度可以选择多线程模式(`make -j$(nproc)`), 同时也可以指定具体的目标板卡类型以便于生成适配其架构的二进制文件。

make px4_sitl_default gazebo

以上即为基于Linux环境下的一套完整的PX4飞行控制系统搭建流程概述。更多细节信息可参阅中文教程文档获得进一步的帮助和支持[^2].

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]。