什么是Gazebo仿真？
Gazebo是一款功能壮大的三维物理仿真..，可以在复杂的室内和室外情况中正确有效地模拟浩瀚机械人。 与游戏引擎雷同，Gazebo供应更高保真度的物理模拟，一套传感器，以及用户和法式的接口。与ROS一般，Gazebo也是托管于开源机械人基金会。
典型应用场景：
测试机械人算法（导航、规划、掌握、视觉等任何算法）
机械人设计
实际场景下的回溯设计
Gazebo的特点：
雄厚的物理引擎
雄厚的机械人模型和情况库
多种多样的传感器选择
便捷的法式化设计和图形界面
免费开源
什么是ROS？
ROS(Robot Operating System，机械人把持系统）是一个机械人软件..，是一种用于编写机械人软件的天真框架系统。ROS的前身是斯坦福人工智能实验室为了支撑斯坦福智能机械人STAIR而竖立的交流庭(switchyard）项目。在2008年，首要由Willow Garage公司持续该项目的研发。2013年之后，由开源机械人基金会（Open Source Robotics Fundation）接管，并陆续推出了ROS的历久不乱支撑版本Indigo、Kinetic、Melodic。
ROS你能够如许懂得他的功能：一个通信机制、一系列与机械人斥地相关的斥地对象及功能库以及一个壮大的开源生态系统，旨在简化在各类机械人..上建立复杂而壮大的机械人行为的义务。
为什么使用ROS？因为建立真正壮大的通用机械人软件很难。从机械人的角度来看，对于人类而言似乎眇乎小哉的问题平日在义务和情况的实例之间转变很大。处理这些转变非常难题，没有任何一小我，实验室或机构能够零丁靠本身做到这一点。例如，一个实验室或者拥有绘制室内情况的专家，并能够进献一个世界级的系统来建造地图。另一组或者有专家使用地图进行导航，而另一组或者已经发现了一种较量机视觉方式，能够很好地识别混乱的小物体。 ROS是专为像如许的整体设计的，能够在彼此的工作中进行协作和构建。
基于ROS的PX4&Ardupilot-Gazebo仿真有什么用？
Gazebo仿真是PX4供应浩瀚仿真对象中的一个。它在PX4代码中（Firmware/Tools/ sitl_gazebo）也是一个零丁出来的仓库。基于ROS的PX4-Gazebo仿真功能实在是太壮大，究竟它是多个开源项目的组合体，所有和ROS、PX4、Gazebo相关的功能都能在这里面得以应用。
按照我本身的懂得，下面我测验着去枚举一下它的用途：
1、掌握算法验证。其实无论你是任何算法（导航、掌握等等等），无论你的算法是编写于飞控中，照样机载电脑中，照样地面站中，它一切供应有接口与通信机制，让你可以在Gazebo情况中测试你的算法。举一个我本身的例子：比来我在做一个抗干扰的无人机掌握算法，我在PX4中点窜了姿态环掌握，并在机载电脑中点窜了位置环掌握律。没有这个仿真器，我只能经由实验来测试算法并调试参数，那样危险系数极高，有的时候不单算法的问题，也或者是代码编写的问题。使用Gazebo仿真，我能够在仿真情况中测试掌握算法，实时调参，发送分歧的掌握指令，还可以经由QGC地面站将航行log记录下来。
2、视觉算法测试。借助于Gazebo壮大的功能，你能够在仿真情况中添加摄像头、激光雷达等各类传感器，经由仿真器搭建切近真实世界的仿真情况，测试相关检测、识别等视觉算法的功能。一样来讲，纯视觉测试拿着摄像头在真实世界里跑一跑会更实用以些。然则是在视觉及掌握结合调试的时候，你需要检测你各个部件之间是否可以准确的同时工作。举个简答的例子，好比负责视觉的工程师给出了方针位置，负责掌握的工程师编写了位置掌握器，固然他们都对本身的分系统很有决心，但若是在两个系统通信的话题上偏向界说有区别，那也是灾难性的。Gazebo仿真可以帮你在真实系统联调之前解决大部门代码层面的逻辑问题。
3、无人机斥地设计。借助于Gazebo壮大的能力，你能够在Gazebo中导入你本身设计的飞机的模型（好比：外观、构型、重量等物理参数），PX4官方给出了一些常见飞机的模型，默认的就是3DR公司的iris无人机，若是想在仿真情况中取得更好更切近实际的究竟，天然需要点窜至与本身真实测试飞机邻近的参数。同时，为了更切近真实航行情况，你还能点窜GPS、IMU等传感器的噪声设置，甚至还能够到场气动参数。
4、无人机集群测试。PX4同样供应了简洁的多无人机测试demo。能够在统一个仿真情况中添加多个无人机，在仿真..中，无需考虑实际通信问题（当然你也能够设计通信模块，来模拟真实的通信结果），实现集中式掌握（一控多），或许分布式掌握（无中心）的多无人机路径规划、协同掌握等算法。
简而言之，对于PX4的斥地者（底层飞控斥地，包罗导航、掌握），能够行使这个对象对二次斥地的PX4代码进行测试。对于无人机应用的斥地者（上层应用斥地，包罗视觉、SLAM、上层策略等），轻松借助ROS及Gazebo下的开源库，便捷地测试本身的代码。
