PythonAI算法
Ubuntu20.04 + ROS Noetic + Gazebo 实现 UR5 机械臂视觉抓取乐高积木仿真
在 Ubuntu 20.04 环境下配置 ROS Noetic 和 Gazebo，结合 YOLOv5 视觉算法实现 UR5 机械臂抓取乐高积木仿真的完整流程。涵盖环境安装、源码编译、依赖配置及四节点协同运行步骤，并提供了常见问题解决方案。
在 Ubuntu 20.04 环境下配置 ROS Noetic 和 Gazebo，结合 YOLOv5 视觉算法实现 UR5 机械臂抓取乐高积木仿真的完整流程。涵盖环境安装、源码编译、依赖配置及四节点协同运行步骤，并提供了常见问题解决方案。
| 软件 | 版本 |
|---|---|
| 虚拟机 | VirtualBox |
| 操作系统 | Ubuntu 20.04 |
| ROS 版本 | ROS Noetic |
| Gazebo 版本 | Gazebo 11 |
| Python 版本 | Python 3.8 |
本项目来自 GitHub：https://github.com/pietrolechthaler/UR5-Pick-and-Place-Simulation
主要功能：
打开终端（快捷键 Ctrl + Alt + T），输入以下命令检查 ROS 是否安装：
rosversion -d
如果输出 noetic，说明 ROS Noetic 已安装。
如果没有安装，请参考 ROS 官方教程安装：http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu
gazebo --version
如果输出类似 Gazebo multi-robot simulator, version 11.x.x，说明 Gazebo 已安装。
本项目使用 catkin build 而不是 catkin_make，需要安装 catkin-tools：
sudo apt update && sudo apt install python3-catkin-tools -y
验证安装：
catkin --version
应该输出类似 catkin_tools 0.9.x。
sudo apt install ros-noetic-gazebo-ros-pkgs ros-noetic-gazebo-ros-control -y
sudo apt install ros-noetic-joint-state-publisher ros-noetic-joint-state-publisher-gui -y
sudo apt install ros-noetic-robot-state-publisher -y
sudo apt install ros-noetic-controller-manager ros-noetic-joint-trajectory-controller -y
sudo apt install ros-noetic-cv-bridge ros-noetic-image-transport -y
sudo apt install python3-pip -y
按 Ctrl + Alt + T 打开终端。
我们在用户主目录下创建一个名为 UR5-Pick-and-Place 的文件夹：
cd ~
mkdir UR5-Pick-and-Place
cd UR5-Pick-and-Place
pwd
应该输出：/home/你的用户名/UR5-Pick-and-Place
cd ~/UR5-Pick-and-Place
git clone https://github.com/pietrolechthaler/UR5-Pick-and-Place-Simulation.git
⚠️ 如果网络不好，可能会克隆失败，请使用方法二。
Code 按钮Download ZIPUR5-Pick-and-Place-Simulation-main.zip 文件复制到 ~/UR5-Pick-and-Place/ 目录cd ~/UR5-Pick-and-Place
unzip UR5-Pick-and-Place-Simulation-main.zip
ls ~/UR5-Pick-and-Place/UR5-Pick-and-Place-Simulation-main/
应该看到以下内容：
catkin_ws/ intro.gif LICENSE main.png README.md
cd ~/UR5-Pick-and-Place/UR5-Pick-and-Place-Simulation-main/catkin_ws
source /opt/ros/noetic/setup.bash
catkin build
编译过程大约需要 2-3 分钟，你会看到类似以下输出：
---------------------------------------------------------------- Profile: default Extending: [cached] /opt/ros/noetic Workspace: /home/xxx/UR5-Pick-and-Place/UR5-Pick-and-Place-Simulation-main/catkin_ws ---------------------------------------------------------------- ... [build] Summary: All 21 packages succeeded!
⚠️ 如果出现警告（Warning）是正常的，只要最后显示
All xx packages succeeded!就表示编译成功。
source devel/setup.bash
为了避免每次打开终端都要手动 source，可以将其添加到 ~/.bashrc：
echo "source ~/UR5-Pick-and-Place/UR5-Pick-and-Place-Simulation-main/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
cd ~
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
⚠️ 如果网络不好，可以手动下载 ZIP 文件：访问 https://github.com/ultralytics/yolov5 下载 ZIP 文件解压到
~/yolov5/目录（注意：目录名必须是yolov5，不能是yolov5-master）
如果下载的是 ZIP 文件，解压后需要重命名：
cd ~
unzip yolov5-master.zip
mv yolov5-master yolov5
ls ~/yolov5/
应该看到 hubconf.py、requirements.txt 等文件。
由于我们在虚拟机中运行，使用 CPU 版本的 PyTorch 即可：
pip3 install torch==1.10.0+cpu torchvision==0.11.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html --no-cache-dir
⚠️ 这个下载可能需要一些时间，请耐心等待。
如果下载速度太慢，可以使用国内镜像：pip3 install torch==1.10.0+cpu torchvision==0.11.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html --no-cache-dir -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python3 -c "import torch; print('PyTorch version:', torch.__version__)"
应该输出：PyTorch version: 1.10.0+cpu
pip3 install opencv-python pandas seaborn tqdm pyquaternion ultralytics --no-cache-dir
pip3 install numpy==1.23.5 --no-cache-dir
pip3 install networkx==3.1
python3 -c "import torch; import cv2; import pandas; print('All dependencies OK!')"
如果输出 All dependencies OK!，说明所有依赖安装成功。
按 Ctrl + Alt + T 打开终端，输入：
cd ~/UR5-Pick-and-Place/UR5-Pick-and-Place-Simulation-main/catkin_ws
source /opt/ros/noetic/setup.bash
source devel/setup.bash
roslaunch levelManager lego_world.launch paused:=false
📝 参数说明：
paused:=false：启动后仿真立即运行，不暂停。如果不加这个参数，Gazebo 会处于暂停状态，需要手动点击播放按钮。
等待 Gazebo 窗口打开，你会看到：
按 Ctrl + Alt + T 打开新终端，输入：
cd ~/UR5-Pick-and-Place/UR5-Pick-and-Place-Simulation-main/catkin_ws
source /opt/ros/noetic/setup.bash
source devel/setup.bash
rosrun levelManager levelManager.py -l 4
📝 参数说明：
-l 1：加载 Level 1（1 块积木）；-l 2：加载 Level 2（3 块积木）；-l 3：加载 Level 3（5 块积木）；-l 4：加载 Level 4（6 块积木，最多）。
你会看到输出：
Added 6 bricks All done. Ready to start.
此时在 Gazebo 中可以看到工作台上出现了乐高积木。
按 Ctrl + Alt + T 打开新终端，输入：
cd ~/UR5-Pick-and-Place/UR5-Pick-and-Place-Simulation-main/catkin_ws
source /opt/ros/noetic/setup.bash
source devel/setup.bash
rosrun motion_planning motion_planning.py
你会看到输出：
Initializing node of kinematics Waiting for action of gripper controller Waiting for detection of the models
此时机械臂在等待视觉检测结果。
等待显示 Waiting for detection of the models 后...
按 Ctrl + Alt + T 打开新终端，输入：
cd ~/UR5-Pick-and-Place/UR5-Pick-and-Place-Simulation-main/catkin_ws
source /opt/ros/noetic/setup.bash
source devel/setup.bash
rosrun vision lego-vision.py
你会看到 YOLOv5 模型加载过程：
Loading model best.pt YOLOv5 🚀 ... Python-3.8.10 torch-1.10.0+cpu CPU Fusing layers... Model summary: 213 layers, 7039792 parameters, 0 gradients, 15.8 GFLOPs Adding AutoShape... Loading model orientation.pt ... Starting Node Vision 1.0 Subscribing to camera images Localization is starting.. Time: x.xxx
视觉检测完成后，回到第三个终端（motion_planning），你会看到：
Lego is facing (0, 0, 1) Angle of approaching measures -3.76 deg Moving model X1-Y2-Z2-TWINFILLET to 0.103547 -0.501132 0.8095 X1-Y2-Z2-TWINFILLET_1 TO HOME Moving to Default Position
同时在 Gazebo 窗口中，你可以看到：
🎉 恭喜！你已经成功复现了 UR5 视觉抓取仿真！
现象：Gazebo 窗口打开了，但机械臂不动，时间停止。
原因：launch 文件默认 paused:=true。
解决方法：
paused:=false现象：编译时报错。
解决方法：
cd ~/UR5-Pick-and-Place/UR5-Pick-and-Place-Simulation-main/catkin_ws
catkin clean -y
source /opt/ros/noetic/setup.bash
catkin build
现象：运行 vision 节点时报错 No module named 'ultralytics' 或找不到 yolov5。
解决方法：
确认 YOLOv5 在正确位置：
ls ~/yolov5/hubconf.py
如果文件不存在，重新下载 YOLOv5（参考第 6 节）。
现象：pip 安装 torch 时报错或被 kill。
原因：虚拟机内存不足。
解决方法：
--no-cache-dir 参数减少内存占用现象：vision 节点一直等待，不输出检测结果。
解决方法：检查仿真是否在运行：
rostopic echo /clock -n 3
如果没有输出，说明仿真暂停了，需要在 Gazebo 中点击播放按钮。
现象：在 Conda 环境下运行时报错。
解决方法：不要在 Conda 环境中运行，使用系统 Python：
conda deactivate
本教程完整介绍了如何在 Ubuntu 20.04 + ROS Noetic 环境下复现 UR5 机械臂视觉抓取仿真项目。
主要步骤：
启动顺序（重要）：
# 1. 启动世界
roslaunch levelManager lego_world.launch paused:=false
# 2. 加载积木
rosrun levelManager levelManager.py -l 1
# 3. 启动运动规划
rosrun motion_planning motion_planning.py
# 4. 启动视觉检测
rosrun vision lego-vision.py
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