Gazebo-ROS2插件

在第六章中小鱼曾介绍过，gazebo是独立于ROS/ROS2之外的仿真软件，我们可以独立使用Gazebo。如果我们想要通过ROS2和Gazebo进行交互，需要通过gazebo_ros插件来进行。

接下来小鱼先带你通过命令行的形式来启动gazebo-ros2插件以及使用插件提供的服务来将fishbot的urdf模型在gazebo中显示出来。

安装Gazebo插件

sudo apt install ros-humble-gazebo-ros

启动Gazebo并启动插件

安装完成后，我们就可以通过下面的命令行来启动gazebo并加载ros2插件

gazebo --verbose -s libgazebo_ros_init.so -s libgazebo_ros_factory.so

看到下面的日志和Gazebo界面代表启动成功

插件节点及其服务

使用3.1中的指令启动Gazebo并加载gazebo_ros插件，我们使用下面的指令来看插件的节点，以及改节点为我们提供的服务有哪些？

节点列表

ros2 node list

然后我们看看这个节点对外提供的服务有哪些？

ros2 service list

除去和参数相关的几个服务，我们可以看到另外三个特殊服务：

/spawn_entity，用于加载模型到gazebo中
/get_model_list，用于获取模型列表
/delete_entity，用于删除gazbeo中已经加载的模型

我们想要让gazebo显示出我们配置好的fishbot使用/spawn_entity来加载即可。

接着我们可以来请求服务来加载模型，小鱼先带你看一下服务的接口类型。

ros2 service type /spawn_entity

ros2 interface show gazebo_msgs/srv/SpawnEntity

可以看到服务的请求内容包括：

string name ，需要加载的实体的名称 (可选的)。
string xml ，实体的XML描述字符串, URDF或者SDF。
string robot_namespace ，产生的机器人和所有的ROS接口的命名空间，多机器人仿真的时候很有用。
geometry_msgs/Pose initial_pose ，机器人的初始化位置
string reference_frame ，初始姿态是相对于该实体的frame定义的。如果保持"empty"或"world"或“map”，则使用 gazebo的world作为frame。如果指定了不存在的实体，则会返回错误

调用服务加载模型

看到这里你是不是迫不及待敲起来命令行来加载我们的机器人到gazebo了，别着急，小鱼再推荐一个可视化服务请求工具，其实在第六章中小鱼介绍过，在rqt工具集里有一个叫服务请求工具。

命令行输入rqt，在插件选项中选择Services->Service Caller,然后再下拉框选择/spawn_entity服务，即可看到下面的界面。

接着我们把我们的FishBot的URDF模型复制粘贴，放到xml中（注意要把原来的''删掉哦！），然后拿起我们的小电话，和小鱼一起Call。

此时再看我们的Gazebo,一个小小的，白白的机器人出现了。

按住Shift加鼠标左键，拖动一下，来好好的欣赏欣赏我们的机器人。

在不同位置加载多个机器人

欣赏完毕后，小鱼再带你生产一个fishbot（为了后面需要多机器人仿真的小伙伴）。

修改rqt中的参数，增加一个命名空间，然后修改一个位置，让第二个机器人和第一个相距1m的地方生产，然后点击Call。

返回成功，此时拖送Gazebo观察一下，发现多出了一个机器人，距离刚好是在X轴（红色）1米（一个小格子一米）处。

查询和删除机器人

利用rqt工具，我们再对另外两个服务接口进行请求。

查到了三个模型，一个大地，一个fishbot，一个fishbot_0。

我们接着尝试把fishbot_0删掉，选择删除实体，输入fishbot_0的名字，拿起小电话通知工厂回收我们的0号fishbot。

调用成功，观察gazebo发现机器人没了

将启动gazebo和生产fishbot写成launch文件

打开fishbot工作空间，在src/fishbot_description/launch中添加一个gazebo.launch.py文件，我们开始编写launch文件来在gazebo中加载机器人模型。

启动gazebo，我们可以将命令行写成一个launch节点

ExecuteProcess(
        cmd=['gazebo', '--verbose','-s', 'libgazebo_ros_init.so', '-s', 'libgazebo_ros_factory.so', gazebo_world_path],
        output='screen')

上面我们加载机器人是直接将XML格式的URDF复制过去进行加载的，这样很不方便，我们可以使用gazebo_ros为我们提供好的一个叫做spawn_entity.py节点，该节点支持从文件地址直接生产机器人到Gazebo。

其实该节点的原理也很简单，从URDF中读取机器人模型，然后再调用服务，和我们手动操作一个样子，小鱼只道没差别。

该节点需要两个参数，一个机器人的模型名字和urdf的文件地址，这个简单，前面我们曾经使用package_share来拼接过urdf路径。

spawn_entity_cmd = Node(
	package='gazebo_ros', 
	executable='spawn_entity.py',
	arguments=['-entity', robot_name_in_model,  '-file', urdf_model_path ], output='screen')

最终写好的launch文件如下：

import os
from launch import LaunchDescription
from launch.actions import ExecuteProcess
from launch_ros.actions import Node
from launch_ros.substitutions import FindPackageShare


def generate_launch_description():
    robot_name_in_model = 'fishbot'
    package_name = 'fishbot_description'
    urdf_name = "fishbot_gazebo.urdf"

    ld = LaunchDescription()
    pkg_share = FindPackageShare(package=package_name).find(package_name) 
    urdf_model_path = os.path.join(pkg_share, f'urdf/{urdf_name}')

    # Start Gazebo server
    start_gazebo_cmd =  ExecuteProcess(
        cmd=['gazebo', '--verbose','-s', 'libgazebo_ros_init.so', '-s', 'libgazebo_ros_factory.so'],
        output='screen')

    # Launch the robot
    spawn_entity_cmd = Node(
        package='gazebo_ros', 
        executable='spawn_entity.py',
        arguments=['-entity', robot_name_in_model,  '-file', urdf_model_path ], output='screen')

    ld.add_action(start_gazebo_cmd)
    ld.add_action(spawn_entity_cmd)


    return ld

编译运行

colcon build --packages-select fishbot_description
source install/setup.bash
ros2 launch fishbot_description gazebo.launch.py

总结

这节课我们为Fishbot注入了仿真必须的物理属性，但是机器人还是不会动，下一节课我们就利用Gazebo的其他插件，让我们的机器人动起来。

最后再留一个课后作业：

尝试将fishbot的物理属性去掉，再加载机器人看看会发生什么？

尝试将fishbot的碰撞改成很小，再看看会发生什么？

gazebo还支持link的材料修改，在URDF中添加下面的代码，给支撑轮一个不一样的材质吧，你也可以将reference改成其他link，装点一下你的机器人。

  <gazebo reference="caster_link">
    <material>Gazebo/Black</material>
  </gazebo>