【亲测免费】 ASV Wave Sim:基于Gazebo的水波与水面舰船仿真指南
项目介绍
ASV Wave Sim 是一个专为Gazebo仿真环境设计的插件包,它支持模拟海浪和表面航行器。本项目适用于那些需要在虚拟环境中测试和开发自动水面车辆(ASV)的开发者和研究人员。核心特性包括FFT波浪生成方法、海洋平铺功能以及对Ogre2渲染引擎的支持。该软件遵循GPLv3许可协议,并且已适配Gazebo Garden版本及以上,兼容ROS环境但不依赖于它。
项目快速启动
环境准备
确保你的系统中安装了Gazebo Garden或更高版本,还需安装CGAL库用于几何处理,以及FFTW进行傅立叶变换。以Ubuntu 22.04为例,可以通过以下命令安装必要的依赖:
sudo apt-get update && sudo apt-get install libcgal-dev libfftw3-dev
对于macOS用户,则需通过Homebrew完成安装:
brew update && brew install cgal fftw
获取源码与构建
-
创建并进入工作空间目录:
mkdir -p gz_ws/src cd gz_ws/src -
克隆项目:
git clone https://github.com/srmainwaring/asv_wave_sim.git -
编译项目(以下示例以Ubuntu为例,macOS略有不同):
colcon build --symlink-install --merge-install --cmake-args \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo \ -DBUILD_TESTING=ON \ -DCMAKE_CXX_STANDARD=17在macOS上,还需要添加
-DCMAKE_MACOSX_RPATH=FALSE和修改source指令为对应的shell类型。 -
源码激活:
source ./install/setup.bash
运行示例
设置好环境变量后,可以运行含有波浪场景的Gazebo仿真:
export GZ_SIM_RESOURCE_PATH=$GZ_SIM_RESOURCE_PATH:$HOME/gz_ws/src/asv_wave_sim/gz-waves-models/models:$HOME/gz_ws/src/asv_wave_sim/gz-waves-models/world_models:$HOME/gz_ws/src/asv_wave_sim/gz-waves-models/worlds
export GZ_SIM_SYSTEM_PLUGIN_PATH=$GZ_SIM_SYSTEM_PLUGIN_PATH:$HOME/gz_ws/install/lib
gz sim -v4 -s -r waves.sdf
应用案例和最佳实践
- 波浪环境测试:利用此工具,你可以为ASV创建复杂海洋环境,测试其导航算法稳定性。
- 教学演示:通过可视化界面控制波形参数,教育领域可以直观展示不同类型波浪的影响。
- 波浪模型比较:通过对比不同的波浪生成算法(如sinusoid、trochoid和fft),分析它们的仿真效果和性能差异。
典型生态项目
虽然该项目本身聚焦于Gazebo仿真中的波浪与舰船模拟,它常与其他仿真实验室结合使用,例如在自主系统的研发过程中,可能会与ROS(Robot Operating System)项目集成,实现更复杂的仿真场景。此外,研究者可能将其应用于海洋观测系统的模拟测试,或是游戏开发中,增加水体的真实感和交互性。
请注意,由于特定的应用案例通常涉及多个技术和定制化开发,因此建议深入研究ASV Wave Sim的API和文档,结合实际需求进行创新性融合。
以上就是ASV Wave Sim的基本指导,无论是科研工作者还是开发者,都能借此高效地模拟和评估海上机器人的性能。随着实践的深入,您将探索更多高级特性和应用方式,为您的项目增添强大助力。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0111
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00