Gazebo多无人机编队仿真 上篇文章中我们主要讲到了怎么利用Matlab根据仿真多无人机编队的情况,最终的效果通过Matlab的可视化工具展示了出来,这篇文章,我们就来介绍怎么将Matlab的多无人机编队的效果通过Gazebo的3d物理仿真软件展示出来,这里我们主要利用了rotor_simulition的无人机仿真工具。 多无人机仿真环境搭建 在多无人机仿真环境搭建中我们主要利用了roto
基于px4的无人机自主导航 在ros的学习过程中我们经常可以看到自主导航的小车,那么无人机是否也能像小车一样建图导航呢?本文即主要介绍如何在px4平台基础上进行无人机自主导航仿真实验。 ROS导航框架介绍 无人机导航运动控制系统大致分为五个层次的架构,从高到低依次为:给定目标位置->建图定位->路径规划->底层控制->无人机转子速度。总结起来如下图所示:
多无人机编队近些年也不断有学者研究,简单的无人机编队运动总的来说就是平移与旋转的结合,本文将多无人机编队的运动转变成参考坐标系的运动控制,对参考坐标系的平移与旋转做闭环控制,利用Matlab的simulink工具进行仿真实现。 多无人机编队原理 在编队系统中,无人机所需要的最大加速度取决于离参考坐标系原点距离最远的无人机,推导得到最远距离dmax与无人机最大加速度amax之间的关系:
ROS中的二维导航功能包,简单来说,就是根据输入的里程计等传感器的信息流和机器人的全局位置,通过导航算法,计算得出安全可靠的机器人速度控制指令,然而,其自带的导航算法并不是适用所有的机器人和环境,在实际应用中我们经常需要更换导航算法来使机器人更能适应它所处的环境。 那么ROS中我们有哪些局部导航算法可供我们选择呢?不妨参考一下这篇文章 一、导航包的组成 在局部导航算法的介绍之前我们需要先理
launch文件可以放在任意的功能包里面,只需要在启动的时候修改launch文件前面的功能包名字;类似的cpp文件你可以新建一个功能包,将cpp放进去,想启用这个cpp的话,只需要在launch中启用这个节点;文件放在哪里在ros中不会有很大的关系,很多时候我们为了方便起见,建立不同的功能包加以区分,建议你学一下ros中launch文件的使用以及如何在ros中运行cpp文件。
建议这么去看,首先将无人机位置控制的topic echo出来,观察输出的数据刷新频率是否符合预期,如果符合预期,可以判断是电脑显卡不足,Gazebo带不动。
ROS开发
积分
粉丝
勋章
TA还没有专栏噢
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信