limo 仿真指南

本文适合有 ROS1 基础和对 Gazebo 有了解的朋友

松灵机器人LIMO是全球首款集四种运动模态于一体的ROS开发平台，提供了适应场景更广泛、更符合行业应用要求的学习平台，适用于机器人教育、功能研发、产品开发。通过创新性的机械设计，能实现四轮差速、阿克曼、履带型、麦克纳姆轮运动模式的快速切换，可在配套的专业沙盘中快速建立多场景实拟教学和测试，LIMO搭载NVIDIA Jeston Nano、EAI XL2激光雷达、深度相机等高性能传感器配置，可实现精确的自主定位、SLAM建图、路线规划和自主避障、自主倒车入库、红绿灯识别等丰富功能。

此外，松灵为用户提供了 limo 的完整 gazebo 仿真支持库，本文将带您逐步上手使用：

教程素材地址：https://github.com/agilexrobotics/limo_courses/

1. 环境配置

在笔者提供的教程素材中已经配置好了相关的 Docker+VSCode 配置，在这里我们使用ROS-melodic + Gazebo9 作为仿真环境。

• 这里推荐使用 docker 作为开发环境，具体请移步 我的 ROS 开发环境 和 Docker 配合 VSC 开发最佳实践

• 如果启用 GPU 可以查看 在 Docker 中使用 Nvidia 显卡

下载教程素材：

推荐使用 git clone https://ghproxy.com/https://github.com/agilexrobotics/limo_courses/ 下载

进入 gazebo_simulation 目录。确保 ROS-melodic 已经配置成功后运行 setup_package.sh 脚本会自动安装相关环境。之后即可正常编译与运行：

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$ catkin_make
$ source devel/setup.bash

如果遇到了类似如下错误：

请更换 Ubuntu 的源再进行尝试。

2. 开始仿真

查看车辆模型

limo_description 包主要为 limo 仿真模型，display_models.launch 为车辆在 Rviz 中的展示：

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$ roslaunch limo_description display_models.launch# 在 Rviz 中查看

可以得到如下界面：

此时我们没有运行任何仿真环境，所以不存在传感器信息。

gazebo 仿真

limo_gazebo_sim 包为 limo 车型在 gazebo 中的仿真，limo_xxx_.launch 为车型在不同模式下于 gazebo 中仿真展示

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# 两种模式任选其一
$ roslaunch limo_gazebo_sim limo_ackerman.launch # 在 gazebo 中使用 阿卡曼 模式运动
# roslaunch limo_gazebo_sim limo_four_diff.launch # 以四轮差速 模式运动

可以看到 Gazebo 中出现了我们的小车：

并且 Rviz 中出现了 传感器 信息

这时，我们新开启一个终端运行：

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$ rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 

则可以使用键盘控制 limo 进行移动

当然，您可能需要更换仿真所用的地图，这时候只需要修改 limo_gazebo_sim/launch 中所需运动模式文件中 world_name 标签参数即可：

建图与保存

limo_bringup 为建图与导航功能包，首先启动我们的 gazebo（如果上一步的窗口没关，就不用新启动了）：

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# 两种模式任选其一
$ roslaunch limo_gazebo_sim limo_ackerman.launch # 使用 阿卡曼 模式运动
# roslaunch limo_gazebo_sim limo_four_diff.launch # 以四轮差速 模式运动

然后启动 gmapping 建图服务：

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$ roslaunch limo_bringup limo_gmapping.launch

之后即可在 rviz 中看到雷达地图：

打开 teleop_twist_keyboard，控制我们的小车在场地中溜达一圈以构建地图：

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$ rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 

然后保存我们的地图：

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$ cd src/limo_bringup/maps
$ rosrun map_server map_saver -f map1

即可保存我们的地图在 maps 中

自动导航

如果在这里您的地图存放到了别处或者名字不同，则需要修改启动文件

关闭上一步中我们的 gmapping 节点，启动 navigation :

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# 根据之前选择的运动模式进行选择：
$ roslaunch limo_bringup limo_navigation_ackerman.launch # 阿卡曼模式
# roslaunch limo_bringup limo_navigation_diff.launch # 四轮差速模式

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等待服务启动以后我们回到 Rviz 中即可看到我们之前扫描的地图：

点击 Rviz 窗口上的 2D Nav Goal 并在地图选择一个点，即可看到小车会自动导航：

3. 其他包的使用

除了官方提供的 gmapping 和 navigation 您也许想要尝试配置其他的包，这里只需要注意话题映射，limo 的 scan 和 imu

分别发布在了 /limo/scan 和 /limo/imu ，如果您的包需要订阅这两个话题则需要手动重新映射：

4. 结语

至此，关于 limo 的仿真教程就结束了，如果您有任何疑问或者问题，欢迎在官方课程仓库提出 issu。