gazebo和rviz联合无人机路径规划

### Gazebo 和 RVIZ 联合实现无人机路径规划 #### 准备工作 为了在Gazebo和RVIZ中进行无人机路径规划，需先安装必要的软件包并配置环境。这通常涉及设置ROS（Robot Operating System），以及下载特定于无人机模拟的资源。 - 安装ROS及其配套工具链，包括`ros-noetic-desktop-full`或其他版本，具体取决于操作系统。 - 下载或克隆包含无人机模型及相关插件的仓库到本地工作站[^1]。 ```bash sudo apt-get install ros-noetic-desktop-full ``` #### 启动仿真环境 启动Gazebo仿真器加载带有适当地形特征的世界文件，并初始化RVIZ用于可视化目的。对于无人机来说，选择一个适合飞行的空间至关重要；可以创建自定义世界或者利用已有的场景模板来满足需求。 ```bash roslaunch my_drone_gazebo world.launch ``` 此命令会打开一个新的Gazebo窗口展示选定的地图布局，在这里可以看到放置好的四旋翼机架等待进一步指令。 #### 设置RVIZ显示参数 调整RVIZ中的各项设定以便更好地观察整个过程： - 添加激光雷达(LaserScan)、点云(PointCloud2)等传感器数据流作为输入源； - 将全局坐标系设为`/map`而局部固定框架选作`base_link`； - 开启轨迹追踪功能记录下每次移动的历史路线[^2]。 #### 实施路径规划算法 采用合适的导航策略指导无人机构建可行航迹图谱。一种常见做法是在ROS节点内部集成A*星(A*)或是Dijkstra最短路求解程序负责计算最优解集；与此同时借助move_base动作服务器完成实际位移操作。 ```python import rospy from nav_msgs.msg import Path, Odometry from geometry_msgs.msg import PoseStamped def plan_path(start_pose, goal_pose): # 假定此处实现了复杂的路径规划逻辑... path = Path() intermediate_point_1 = PoseStamped() intermediate_point_1.pose.position.x = start_pose.pose.position.x + 0.5 * \ (goal_pose.pose.position.x - start_pose.pose.position.x) intermediate_point_1.pose.position.y = start_pose.pose.position.y + 0.5 * \ (goal_pose.pose.position.y - start_pose.pose.position.y) path.poses.append(intermediate_point_1) path.poses.append(goal_pose) return path if __name__ == '__main__': try: rospy.init_node('drone_planner') odom_subscriber = rospy.Subscriber('/odom', Odometry, callback_function_for_odom) global_goal_publisher = rospy.Publisher('/move_base_simple/goal', PoseStamped, queue_size=10) planned_path_publisher = rospy.Publisher('/planned_path', Path, latch=True, queue_size=10) rate = rospy.Rate(10) # 10hz while not rospy.is_shutdown(): current_position = get_current_position_from_subscription() # 获取当前位置 target_location = create_target_location_message(x, y, z) # 创建目标位置消息对象 computed_trajectory = plan_path(current_position, target_location) # 计算从当前到目的地之间的最佳路径 publish_the_computed_trajectory(computed_trajectory) # 发布该条路径给其他订阅者查看 send_command_to_move_towards(target_location) # 给出前进至终点的动作指示 rate.sleep() except Exception as e: print(e) ``` 上述脚本展示了简化版的路径规划流程，其中包含了获取起始状态、制定中间过渡方案直至抵达最终坐标的全过程[^3]。