PX4_ROS 2/MAVROS Offboard Control 模式 for Gazebo Classic

 好的，關於 PX4 官方指南的 ROS 2/MAVROS Offboard Control 模式 for Gazebo Classic 的建制方式，我會為您提供一個總體的指引和關鍵步驟。

🚨 重要提醒：

• Gazebo Classic/ROS 2 組合： 儘管 PX4 仍在文件和舊的模擬啟動腳本中提到 Gazebo Classic，但 PX4 官方文件主要推薦在 ROS 2 環境中使用 Gazebo (Ignition) 或 Gazebo Classic (Legacy) 進行模擬。

• MAVROS vs. DDS/uORB： 在 ROS 2 環境中，PX4 官方更傾向於使用 DDS/XRCE-DDS (透過 px4_ros_com 模組) 直接與 ROS 2 通訊，而非 MAVROS。然而，如果您堅持使用 MAVROS，它通常用於 ROS 1，但在 ROS 2 中也存在其封裝。

---

🚀 PX4 ROS 2 + Gazebo Classic + Offboard Control 總體建制步驟

由於您提到 MAVROS 和 Gazebo Classic，這通常指向一個結合了 ROS 2 和 ROS 1 工具鏈的複雜設置，或者使用 MAVROS 的 ROS 2 版本。

步驟 1: 安裝開發環境與 PX4

1. 安裝 Ubuntu 和 ROS 2： 建議使用 Ubuntu 20.04 (Foxy) 或 Ubuntu 22.04 (Humble)，並安裝對應的 ROS 2 版本。

2. 安裝 PX4 開發環境： 按照 PX4 官方指南安裝必要的工具鏈，包括 Gazebo Classic (SITL 所需)。

   Bash

   # 官方建議的腳本會安裝所有依賴，包括 ROS 1 (Melodic/Noetic) 或 ROS 2 相關依賴
   # 參閱 PX4 官方文件: Development Environment on Linux
   

3. 克隆並編譯 PX4-Autopilot：

   Bash

   git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git --recursive
   cd PX4-Autopilot
   # 編譯一次以確保所有依賴和模擬器設置到位
   # make px4_sitl gazebo-classic
   

步驟 2: 安裝 MAVROS (ROS 2 版本)

如果您確定要使用 MAVROS 而非 DDS，您需要安裝或從源碼編譯 ROS 2 版本的 MAVROS。

1. 安裝 MAVROS 2 (如果可用於您的 ROS 2 版本):

   Bash

   # 例如：對於 Humble
   sudo apt install ros-humble-mavros
   sudo apt install ros-humble-mavros-msgs
   # 安裝地理定位依賴
   sudo apt install geographiclib
   # 運行安裝腳本
   # wget https://raw.githubusercontent.com/mavlink/mavros/ros2/mavros/mavros/scripts/install_geographiclib_datasets.sh
   # sudo bash install_geographiclib_datasets.sh
   

2. 如果套件不可用，則從源碼編譯。

步驟 3: 建立 ROS 2 工作空間與 Offboard 範例

1. 建立 ROS 2 工作空間：

   Bash

   mkdir -p ~/px4_ws/src
   cd ~/px4_ws
   colcon build
   

2. 獲取 Offboard 範例代碼：

   • 最推薦： 使用 PX4 官方在 PX4-Autopilot/src/modules/ 或 PX4/px4_ros_com 裡提供的 ROS 2 Offboard 範例 (通常基於 DDS，但邏輯相似)。

   • MAVROS 範例： 尋找並克隆一個使用 MAVROS 2 的 Offboard 範例到 ~/px4_ws/src。

     例如，可以參考 GitHub 上的 MAVROS 2 Offboard 範例。

3. 編譯 ROS 2 工作空間：

   Bash

   cd ~/px4_ws
   source /opt/ros/<您的ROS2版本>/setup.bash
   colcon build --packages-select <您的Offboard套件名稱>
   source install/local_setup.bash
   

步驟 4: 啟動模擬和 Offboard 控制

您需要啟動兩個主要部分：PX4 SITL (帶 Gazebo Classic) 和 ROS 2 Offboard 節點。

1. 啟動 Gazebo Classic SITL (帶 MAVROS 介面):

   • 在一個終端機中，切換到 PX4-Autopilot 目錄，並使用啟動指令：

     Bash

     cd ~/PX4-Autopilot
     # 啟動 Iris 模型在 Gazebo Classic 中，並連接 MAVROS
     # 確切指令可能因 PX4 版本而異，通常為：
     ros2 launch mavros px4_posix.launch vehicle:=iris
     # 或者使用 PX4 內建的 SITL 腳本：
     # make px4_sitl gazebo-classic_iris
     

   • 您可能需要調整 PX4 內建的啟動腳本，確保它在 ROS 2 環境下能夠正確與 MAVROS 2 (如果使用) 或 DDS 橋接。

2. 啟動 ROS 2 Offboard 控制節點：

   • 在另一個終端機中，首先確保您的 ROS 2 工作空間環境已載入：

     Bash

     cd ~/px4_ws
     source install/local_setup.bash
     

   • 然後執行您的 Offboard 節點：

     Bash

     ros2 run <您的Offboard套件名稱> <您的Offboard可執行檔名稱>
     

📖 關鍵參考 (基於官方文檔的 DDS 優先方法)

鑑於您提到了 PX4 官方指南，PX4 官方目前主要推薦使用 DDS/PX4-ROS 2-Comm 進行 Offboard Control：

• 官方 ROS 2 Offboard Control 範例：您可以直接參考 PX4 官方文檔中的 "ROS 2 Offboard Control Example"。這個範例使用 px4_ros_com 進行通訊，它繞過了 MAVROS，直接使用 uORB-DDS 橋接，是更「官方」的 ROS 2 方式。

  • 請搜尋： PX4 Guide ROS 2 Offboard Control Example

---

請問您是否需要我針對 ROS 2 + DDS/px4_ros_com 的官方指南方法進行詳細說明，還是您堅持使用 MAVROS 介面？

ROS1 catkin build 介紹

---

🛠️ catkin build 介紹

catkin build 是一個用於建構（build）ROS (Robot Operating System) 專案的指令。它是 catkin_make 的一個更現代、更強大的替代品，設計用於建構大型的 Catkin 工作空間（workspace）。

核心功能與優勢

1. 平行建構 (Parallelism):

   • catkin build 最重要的優勢之一是它能自動利用您的電腦的多核處理器，同時建構多個套件 (packages)。這顯著加快了大型工作空間的建構時間。

2. 單一套件建構 (Isolating Package Builds):

   • 如果某個套件建構失敗，catkin build 通常可以更清楚地指示是哪個套件出錯，而且只會嘗試重新建構失敗的套件及其相依項，而不是整個工作空間。

3. 更清晰的輸出 (Better Output):

   • 它提供了一個更簡潔、更具組織性的終端機輸出，讓您可以一目了然地看到哪些套件正在建構、哪些已完成，以及建構所需的時間。

4. 隔離的建構空間 (Isolated Build Space):

   • catkin build 會在工作空間（通常是 src 資料夾的父目錄）中建立一個獨立的 build 資料夾來存放所有中間建構檔案，而不是像 catkin_make 一樣將所有東西都放在一個 devel 資料夾中。

   • 它還提供一個隔離的安裝空間 (isolated install space)，這對於建立發行版或測試單一套件的安裝效果很有幫助。

基本使用

1. 安裝 (如果尚未安裝)

catkin build 並不屬於 ROS 的核心安裝，但通常會隨 ROS 系統一起安裝。如果沒有，您可能需要安裝它：

Bash

sudo apt update
sudo apt install python3-catkin-tools

或對於舊版 ROS (如 Melodic/Kinetic)：

Bash

sudo apt update
sudo apt install python-catkin-tools

2. 建立 Catkin 工作空間

您需要一個標準的 Catkin 工作空間結構。

Bash

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace # 建立一個空的 CATKIN_IGNORE 檔案
cd ..

3. 執行建構

在您的工作空間根目錄（例如 ~/catkin_ws）下執行：

Bash

catkin build

• 建構特定的套件：

  Bash

  catkin build <package_name>
  

• 清除並重新建構 (Clean and Build):

  Bash

  catkin clean # 清除建構檔案
  catkin build
  

4. 設定環境

建構完成後，您需要將新的執行檔路徑加入到您的終端機環境中，這樣您才能執行您建構的節點 (nodes)：

Bash

source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
# 如果您使用了 --install 選項，則改為
# source ~/catkin_ws/install/setup.bash

總結

特性	catkin build	catkin_make
平行建構	預設啟用，效率更高	需手動使用 -j 參數
工作空間結構	有單獨的 build 資料夾，更乾淨	建構結果都放在 devel
指令介面	提供更多選項，更清晰的輸出	較為基本
推薦用途	推薦用於所有 Catkin 工作空間	適用於簡單、單一套件的建構

---

您是否希望我進一步介紹 catkin build 的常用選項（例如：-j、--install、--cmake-args）或是說明 如何將現有的 catkin_make 工作空間轉換為使用 catkin build 呢？

PX4-ROS 無人導航開發研究

一個使用 ROS、Gazebo 和 PX4 進行四軸無人機自主導航的互動式研究計畫

專案總覽

本計畫的目標是研究與開發一套基於 PX4 飛行控制器、ROS (機器人作業系統) 和 Gazebo 模擬環境的四軸無人機自主導航系統。這將涉及飛行器的基本配置、感測器的整合（如 LiDAR 和立體相機）、SLAM（即時定位與地圖構建）演算法的實現，以及最終在模擬和現實世界中的導航驗證。此儀表板將作為我們研究和開發過程的指南。

下圖展示了本研究計畫的三個核心階段：硬體配置、感知導航以及系統組裝。每個階段都是後續步驟的基礎。

基礎設置 (QGroundControl)

在開始自主導航研究之前，必須使用 QGroundControl 對 PX4 飛行控制器進行核心配置。這一步確保飛行器具有正確的韌體、機型選擇和精確校準的感測器。這是安全飛行的絕對基礎。

提示：

開始此部分前，請確保已在桌上型電腦下載並安裝 QGroundControl。QGroundControl 不支援在行動平台上進行完整的載具配置。

核心配置要項

📦韌體 (Firmware)

✈️機架 (Airframe)

🧭感測器方向

🌍羅盤 (Compass)

🔄陀螺儀 (Gyroscope)

⚖️加速度計 (Accel)

💨空速 (Airspeed)

📏水平平面校准

📡無線電系統

🎮操縱杆設置

MODE飛行模式

🔋電池 (Battery)

🔒安全 (Safety)

⚙️電機/舵機

感知與導航 (SLAM)

這是自主導航的核心。無人機需要能夠感知其周圍環境，並在其中定位自己。我們將重點研究使用光達 (LiDAR) 和立體相機 (Stereo Camera) 這兩種主要感測器技術，以實現 SLAM 和導航。

關鍵研究問題：

• PX4 無人機使用光達和立體相機進行 SLAM 和導航，分別需要哪些 ROS 套件？
• 如何配置和整合這些感測器硬體？
• 有哪些經過驗證的演算法和套件（例如 RTAB-Map, ORB-SLAM, VINS-Fusion, LIO-SAM）？
• 如何在 Gazebo 中模擬這些感測器以進行初步驗證？

光達 (LiDAR)

光達提供精確的距離測量和 3D 點雲，非常適合用於構建 2D 或 3D 地圖。

• 優勢： 精度高、不受光照影響。
• 挑戰： 成本、重量、數據處理量。
• 研究重點： LIO-SAM, Cartographer, GMapping。

立體相機 (Stereo Camera)

立體相機通過模擬人眼來估計深度，提供豐富的視覺資訊和 3D 結構。

• 優勢： 成本低、重量輕、可識別特徵。
• 挑戰： 依賴光照、計算密集型。
• 研究重點： VINS-Fusion, ORB-SLAM3, RTAB-Map。

相關套件研究

此部分用於記錄和分析在研究過程中發現的與 PX4、ROS 和 Gazebo 相關的各種套件。這將建立一個知識庫，幫助我們選擇最佳的工具組合。

研究起點：

開始研究 PX4 四軸無人機上目前有哪些可用的 ROS/ROS 2 套件？

• Mavlink/MAVROS (通訊橋樑)
• PX4/avoidance (避障)
• PX4/px4_ros_com (ROS 2 中間件)
• Gazebo 模擬套件 (SITL)

硬體組裝

雖然模擬是開發的第一步，但最終的驗證必須在實體硬體上進行。此部分將探討和記錄組裝一台能夠搭載所需感測器（光達、立體相機）的 PX4 無人機所需的步驟和組件。

研究起點：

開始研究如何組裝 PX4 無人機。

• 選擇合適的機架（例如 F450, F550）以承載重量。
• 選擇 PX4 兼容的飛行控制器（例如 Pixhawk 6C, Cube Orange）。
• 電機、電變 (ESC) 和螺旋槳的匹配。
• 感測器（GPS、光達、相機）的安裝座和電源管理。

Rviz (ROS Visualization) 介紹說明

 Rviz 是 ROS 生態系統中一個不可或缺的視覺化工具，它與 Gazebo 各司其職，共同構成了機器人模擬和除錯的兩大支柱。

---

👁️ Rviz (ROS Visualization) 介紹說明

Rviz (ROS Visualization) 是一個 3D 可視化環境，它能以圖形化方式展示 ROS 系統的狀態信息、傳感器數據、地圖、路徑規劃等。

簡而言之：

• Gazebo 是 模擬 物理世界和生成逼真傳感器數據的工具。

• Rviz 是 視覺化 ROS 系統內部數據和狀態的工具。

📊 Rviz 的核心功能與角色

特性	Rviz (ROS Visualization)
主要功能	視覺化 ROS Topic 數據，如點雲、影像、路徑、地圖和 TF 座標系。
輸入/輸出	輸入： 監聽 ROS Topic。 輸出： 3D 視覺化圖形。
物理模擬	無。 Rviz 僅顯示數據，不進行任何物理或動力學計算。
核心優勢	除錯與分析。它能將抽象的數據（例如一個 4x4 的變換矩陣或一大串 LiDAR 點）以直觀的 3D 方式呈現給開發者。

🔍 在您的 ROS 整合專案中的應用

對於您的「ROS URDF 自走車與機械手臂整合」專案來說，Rviz 將是您除錯和展示成果的主要介面：

1. 機器人模型與狀態

• 功能： Rviz 透過訂閱 /robot_description (URDF 內容) 和 /joint_states 兩個 Topic，顯示機器人模型的幾何外觀和當前關節角度。

• 應用： 您可以在 Rviz 中實時查看自走車底盤和機械手臂是否按照控制指令正確移動。

2. 地圖與定位 (SLAM/Navigation)

• 功能： Rviz 訂閱地圖 Topic (/map) 和定位 Topic (/amcl_pose 或 EKF/UKF 輸出)。

• 應用： 您可以直觀地看到機器人在環境地圖中的位置、它估計的姿態 (Pose)，以及它正在使用的導航路徑。

3. 感知與電腦視覺 (Perception)

• 功能： Rviz 訂閱 LiDAR 數據 (/scan 或 /point_cloud)、深度攝影機的影像和點雲數據。

• 應用：

  • LiDAR： 檢查 LiDAR 點雲是否正確反映環境中的障礙物。

  • 物件抓取： 視覺化電腦視覺算法識別出的目標物件的位置和邊界框 (Bounding Box)，通常以 Marker 形式顯示。

4. 協同動作與除錯 (MoveIt! & tf2)

• 功能：

  • MoveIt! Plugin： Rviz 內建 MoveIt! 插件，用來執行和視覺化手臂的動作規劃。您可以設定起始點和目標點，MoveIt! 會在 Rviz 中顯示規劃出的路徑 (Path)，以及可能發生的碰撞區域。

  • TF 座標樹： Rviz 可以顯示 ROS 系統中所有定義的 tf 座標系 (frames)，以及它們之間的層級關係。

• 應用： 這是您解決座標轉換難題的命脈。您可以觀察 map、odom、base_link、arm_base_link 和 end_effector 等座標系之間的轉換關係是否正確、是否隨車輛移動而正確更新。

---

🎯 下一步指導

您現在對這個整合專案的三個核心要素 (ROS, URDF, Gazebo, Rviz) 都有了基礎理解。接下來，我們將開始設計模型和除錯的關鍵步驟。

我們應該著手解決這個整合系統中最關鍵的兩大挑戰之一：

1. ⚙️ XACRO 模型結構規劃： 如何為您的自走車與機械手臂組合，規劃一個穩健的 XACRO 檔案結構，確定所有 link 和 joint 的命名以及它們的幾何關係？

2. 🗺️ tf2 座標樹設計： 專門設計一個穩定的 tf2 座標轉換樹 (tF tree)，以便處理車體移動時，手臂座標系變動的問題，這是自走車和手臂協作的命脈？