源码移植后理论上支持所有Gazebo和ROS版本，但花费时间较多。

只推荐学习Gazebo 经典版和Gazebo Harmonic以及之后版本。

在中间的过渡版本，不推荐学习。

Gazebo经典版包括Gazebo 7 Gazebo 9 Gazebo 11。

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Gazebo Harmonic 和 ROS2 jazzy 安装和测试-CSDN博客

Gazebo与ROS1、ROS2接口变迁-2005-2024--CSDN博客

Gazebo仿真和ROS机器人作为机器人技术领域的两个重要工具，各自有着独特的起源和发展历程。

Gazebo仿真的起源

Gazebo仿真平台最早可以追溯到2002年，当时由美国南加州大学的Andrew Howard教授和Nate Koenig博士等人创建了一个基于OpenGL的3D仿真引擎，用于模拟室内机器人的运动和控制。这一平台后来逐渐发展成为了一个成熟的机器人仿真平台，广泛应用于机器人技术的研发、教学和测试等领域。

ROS机器人的起源

ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）的起源则可以追溯到2007年，它最初是斯坦福大学人工智能实验室的STAIR项目与机器人技术公司Willow Garage的个人机器人项目（Personal Robotics Program）之间的合作成果。在2008年之后，Willow Garage公司开始积极推动ROS的发展，并于2010年正式开源发布了ROS 1.0版本。自此以后，ROS逐渐成为了机器人领域的一个重要开源项目，为机器人技术的研究和应用提供了强大的支持和便利。

综上所述，Gazebo仿真平台最早起源于2002年，而ROS机器人则最早起源于2007年。这两个平台在机器人技术的发展历程中都扮演了重要的角色，为机器人技术的研发、教学和测试等领域提供了有力的支持。

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bashrc

添加

# ros2
source /opt/ros/jazzy/setup.bash
# turtlebot3
source ~/Robot/turtlebot3_demos/install/setup.bash
export TURTLEBOT3_MODEL=waffle

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命令

……

留作思考题

……

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效果

Gazebo Harmonic gz-harmonic 和 ROS2 Jazzy 注意事项-CSDN博客

Gazebo Harmonic gz-harmonic 和 ROS2 Jazzy 思考题 建图和导航 SLAM Navigation-CSDN博客

 

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笼统的提示AI生成

在ROS（Robot Operating System）中，结合Gazebo进行导航（Navigation）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）的实现是一个常见的任务，特别适用于机器人开发中的仿真和测试阶段。以下是基于ROS和Gazebo实现导航和SLAM的基本步骤和考虑因素：

一、环境准备

1. 安装ROS和Gazebo：
   • 确保你的系统已经安装了适当版本的ROS和Gazebo。通常，安装ROS时会附带Gazebo。
   • 对于Ubuntu系统，可以通过apt-get等包管理工具安装ROS和Gazebo。
2. 创建ROS工作空间：
   • 使用catkin_make或catkin build创建并编译你的ROS工作空间。
3. 准备虚拟环境：
   • 在Gazebo中创建或下载适合导航和SLAM测试的虚拟环境。可以使用Gazebo的Building Editor工具或利用现有的功能包中的虚拟环境。

二、配置机器人模型

1. 导入机器人模型：
   • 将机器人模型（如带有激光雷达、摄像头等传感器的移动机器人）导入到Gazebo的虚拟环境中。
2. 配置传感器：
   • 配置机器人模型上的传感器，确保它们能够正确地与ROS通信，并生成所需的数据（如激光扫描数据、图像数据等）。

三、实现SLAM

1. 选择SLAM算法：
   • ROS中有多种SLAM算法的实现，如gmapping、hector_slam、cartographer等。根据具体需求选择合适的SLAM算法。
2. 配置SLAM节点：
   • 根据所选的SLAM算法，配置相应的ROS节点，确保它们能够接收传感器数据并生成地图。
3. 运行SLAM仿真：
   • 在Gazebo中启动机器人模型和SLAM节点，通过控制机器人移动来观察SLAM的建图效果。
4. 保存地图：
   • 使用map_server功能包保存生成的地图，以便后续使用。

四、实现导航

1. 配置导航堆栈：
   • ROS的导航堆栈（Navigation Stack）提供了一套完整的导航解决方案，包括全局路径规划和本地实时规划。
   • 配置move_base节点，这是导航堆栈的核心，它接收目标位置并生成相应的控制命令。
2. 配置定位：
   • 导航过程中需要确定机器人的当前位置。可以使用AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）等定位算法，结合已有的地图实现精确定位。
3. 运行导航仿真：
   • 在Gazebo中启动机器人模型、SLAM节点（如果需要）、map_server节点和move_base节点。
   • 通过RViz等工具设置目标位置，观察机器人的导航过程。

五、优化和调试

• 调整参数：根据仿真结果调整SLAM和导航算法的参数，以获得更好的性能。
• 测试不同场景：在多种不同的虚拟环境中测试机器人，以确保其能够在各种情况下稳定工作。
• 实时监控：使用RViz等工具实时监控机器人的状态，包括位置、速度、传感器数据等。

总结

在ROS和Gazebo中实现导航和SLAM是一个涉及多个步骤和组件的复杂过程。通过合理的环境准备、机器人模型配置、SLAM算法选择和导航堆栈配置，可以构建一个高效、稳定的机器人导航系统。在实际开发过程中，需要不断地调试和优化以确保系统的性能达到预期目标。

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ros2 launch turtlebot3_gazebo empty_world.launch.py

ros2 launch nav2_minimal_tb4_sim simulation.launch.py

ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py

ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py use_sim_time:=True

ros2 launch nav2_bringup rviz_launch.py

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