一:ROS2+gazebo+PX4环境搭建:环境搭建到无人机起飞

前言

写博客记录学习的过程。

由于博客是安装完环境后写的,因此实际可能会有一些出入,但是实际上也大差不差的。

环境搭建

前置环境

  • ROS2 humble
  • Gazebo Classic (11)

1.下载 PX4 源码

在你的 Home 目录下,用 Git 克隆 PX4 的代码仓库,并更新所有子模块。

git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git --recursive

注意:由于这个源码中包含许多子模块,因此不建议到github主页下载zip再解压,这样做会缺失许多子模块。使用大陆的网络克隆起来会十分慢,因此强烈建议大家使用网络加速!

2.运行自动安装脚本

PX4 提供了自动化脚本,可以帮你安装编译仿真环境所需的所有依赖。

cd PX4-Autopilot bash ./Tools/setup/ubuntu.sh

由于我这里只用到仿真,并没有与阵势的硬件交互,所以我在运行自动安装脚本的时候,选择不安装固件/编译环境,还有一个原因是安装编译环境的时间太长了,大家可以自行选择。

cd PX4-Autopilot bash ./Tools/setup/ubuntu.sh --no-nuttx

3.编译并运行一个事例

PX4-Autopilot目录下

make px4_sitl gazebo-classic_iris

注意:第一次编译会有点慢,这是正常情况,请耐心等待

像这样弹出gazebo,并且gazebo中显示一个黑色的无人机,则成功了!

4.安装并配置 QGC(地面站)

QGroundControl (QGC) 就是你在地面监控和操控飞机的电脑软件 。安装前,需要先给 Ubuntu 系统做一点小配置,确保它能正常和“飞机”通信。

# 将你的用户添加到 dialout 组,以便访问 USB 设备 sudo usermod -aG dialout "$(id -un)" # 移除 ModemManager,它会干扰串口通信 sudo apt-get remove modemmanager -y # 安装 GStreamer 相关库,用于支持视频流 sudo apt install gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-gl -y sudo apt install libfuse2 -y sudo apt install libxcb-xinerama0 libxkbcommon-x11-0 libxcb-cursor-dev -y

https://docs.qgroundcontrol.com/master/zh/qgc-user-guide/getting_started/download_and_install.html中找到linux版本下载并将固件移到主目录下。

# 赋予 AppImage 文件执行权限 chmod +x ./QGroundControl-x86_64.AppImage

5.安装 Micro-XRCE-DDS-Agent(ROS2与PX4通信桥梁)

# 安装依赖 sudo apt install -y ros-humble-ros-base ros-humble-geometry-msgs ros-humble-sensor-msgs # 编译Micro-XRCE-DDS-Agent cd ~ git clone https://github.com/eProsima/Micro-XRCE-DDS-Agent.git cd Micro-XRCE-DDS-Agent mkdir build && cd build cmake .. make sudo make install sudo ldconfig /usr/local/lib/

注意:在编译Micro-XRCE-DDS-Agent时,对网络的要求很高,使用国内网络的朋友建议开启网络加速,即使开启了网络加速,也需要一定时间,此时需要耐心等待。

6.配置 PX4 的 ROS2 接口

cd ~/PX4-Autopilot # 你的PX4目录 # 安装Python依赖 pip3 install --user -U empy pyros-genmsg setuptools # mkdir -p ros2_ws/src cd ros2_ws/src # 克隆PX4消息包 git clone https://github.com/PX4/px4_msgs.git git clone https://github.com/PX4/px4_ros_com.git # 编译 cd .. colcon build

注意:在安装Python依赖时,可能会出现版本的问题,此时需要调整版本,反正我是用这个:

# 降级到稳定组合 pip3 install --user empy==3.3.4 setuptools==59.8.0

注意:每次创建PX4的工作空间,都要克隆PX4的消息包。

7.启动

# 终端1:启动Micro-XRCE-DDS-Agent(通信桥梁) MicroXRCEAgent udp4 -p 8888 # 终端2:启动Gazebo仿真 cd ~/PX4-Autopilot make px4_sitl gazebo-classic_iris # 或者其他机型:gazebo-classic_iris_depth_camera, gazebo-classic_iris_vision等 # 终端3:启动QGroundControl(可选,用于监控) ./QGroundControl-x86_64.AppImage # 终端4:进入工作空间再启动,无人机起飞! ros2 run px4_ros_com offboard_control

总结

本文章完成了ROS2 + gazebo classic + PX4的仿真环境搭建,对后续无人机仿真的学习打下了坚实的环境基础。

这篇文章是我第一次写的文章,有些不足的地方可及时指出,也请多多包容。

参考资料

PX4飞控官网:https://docs.px4.io/main/zh/

QCG地面站:https://qgroundcontrol.com/

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OpenDroneMap (ODM) 无人机影像三维模型重建安装及使用快速上手

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1 文档概述 本文档是指导用户从零开始,使用 OpenDroneMap 对无人机采集的影像数据进行处理,生成三维点云、数字表面模型(DSM)、正射影像图(Orthomosaic)等成果。 本文档的预期读者为拥有无人机航拍影像(JPG/PNG格式)并希望进行三维建模的用户。 2.1 系统运行环境要求 - 操作系统:Windows 10/11, macOS, 或 Linux (推荐 Ubuntu)。 - CPU:多核心处理器(4核以上推荐,8核或更多更佳)(处理200张以上影像建议16GB+)。 - 内存 (RAM):至少 16GB,处理大面积区域建议 32GB 或以上。 - 硬盘空间:预留充足的存储空间。原始影像、中间文件和最终成果会占用大量空间。建议准备 影像大小的10-20倍

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NWPU VHR-10数据集 遥感数据集 NWPU VHR-10数据集是 10个类别地理空间目标检测的挑战性数据集,共650张图片。 YOLO和COCO格式 数据集按默认划分比例:390张训练集、130张验证集、130张测试集。 手动标注了757架飞机、302艘船只、655个储罐、390个棒球场、524个网球场、159个篮球场、163个田径场、224个港口、124座桥梁和598辆车辆。 📊 一、数据集总体信息 项目描述数据集名称NWPU VHR-10(Northwestern Polytechnical University Very High Resolution 10-class Dataset)任务类型遥感图像中的地理空间目标检测(Object Detection in Remote Sensing Images)图像总数650 张(均为高分辨率遥感图像,源自 Google Earth 等平台)图像分辨率约 600×600

千米无人机维修服务商

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引言 随着无人机技术的迅猛发展,其在航拍、植保、安防巡检等领域的应用越来越广泛。然而,随之而来的维修问题也日益凸显。如何快速、高效地解决无人机故障,成为用户最为关注的问题之一。千米快修东北无人机维修基地应运而生,凭借其专业技术和优质服务,为用户提供了一站式的无人机维修解决方案。 行业现状与痛点分析 维修难、配件缺、服务慢 当前,无人机维修市场存在诸多痛点。首先,许多维修门店技术水平参差不齐,无法精准判断和修复飞控、云台、图传等核心部件的故障,导致设备反复维修仍不能正常使用。其次,原厂售后流程繁琐、周期漫长,用户往往需要等待数天甚至数周才能完成维修,严重影响了作业效率。此外,市场上正品配件稀缺,价格混乱,用户难以找到可靠且性价比高的维修服务。 用户需求 用户最核心的需求是快速修好、一次修好、放心修好。然而,现实中多数维修机构无法满足这些需求,导致用户对无人机维修服务的满意度普遍较低。 千米快修东北无人机维修基地的优势 配件优势 千米快修东北无人机维修基地依托全国连锁供应链与标准化服务体系,建立了东北区域无人机核心备件前置仓,覆盖大疆等主流品牌云台、飞控、电池

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