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MVSim 定义世界、机器人和传感器

目标： 学习定义 MVSim 世界文件、添加车辆和传感器的基础知识，以及了解主要可用功能。

教程级别： 进阶

预计时间： 30 分钟

背景

Section titled “背景”

MVSim 的世界通过 XML 文件（.world.xml）定义。 世界文件描述了环境（地面、墙壁、障碍物）、车辆（动力学模型、形状、传感器） 以及仿真参数（物理时间步长、GUI 选项）。

MVSim 提供了一套预定义的车辆和传感器定义库，你可以通过 XML include 在自己的世界中复用。 你也可以完全从头定义一切，以获得完全的控制。

前提条件

Section titled “前提条件”

你应该已完成 MVSim 快速入门 教程并已安装 MVSim。

任务

Section titled “任务”

1 最小世界文件

Section titled “1 最小世界文件”

以下是一个最小世界文件，创建了一个带有一个机器人的空环境：

<mvsim_world version="1.0">
  <!-- Simulation settings -->
  <simul_timestep>5e-3</simul_timestep>


  <!-- GUI options -->
  <gui>
      <cam_distance>15</cam_distance>
  </gui>


  <!-- Ground plane -->
  <element class="ground_grid">
  </element>


  <!-- A differential-drive robot -->
  <vehicle name="robot1">
    <init_pose>0 0 0</init_pose>  <!-- x y yaw(deg) -->


    <!--  Dynamical model -->
    <dynamics class="differential">
        <!-- Params -->
        <l_wheel pos="0.0  0.5" mass="4.0" width="0.20" diameter="0.40" />
        <r_wheel pos="0.0 -0.5" mass="4.0" width="0.20" diameter="0.40" />


        <!-- Visual and physical shape -->
        <chassis mass="15.0" zmin="0.05" zmax="0.6">
        </chassis>


        <!--   Motor controller -->
        <controller class="twist_pid">
            <!-- Params -->
            <KP>4.1543</KP>
            <KI>1.9118</KI>
            <KD>0.0000</KD>
            <max_torque>14.44</max_torque>
            <V>0.0</V><W>0</W>
        </controller>
    </dynamics>


    <!-- Motor controller: accept twist commands, PID controller -->
    <controller class="twist_pid">
      <KP>100</KP> <KI>5</KI> <max_torque>50</max_torque>
    </controller>
  </vehicle>
</mvsim_world>

将其保存为 my_world.world.xml 并启动：

Terminal window
$ mvsim launch my_world.world.xml

2 使用预定义车辆和传感器

Section titled “2 使用预定义车辆和传感器”

除了从头定义车辆外，你还可以使用 MVSim 自带的预定义定义。 这些是位于 MVSim 包 definitions/ 目录中的 XML 文件。

可用车辆：

  • turtlebot3_burger.vehicle.xml — TurtleBot3 Burger（差速驱动）
  • jackal.vehicle.xml — Clearpath Jackal UGV（四轮差速）
  • ackermann.vehicle.xml — 通用 Ackermann（类汽车）车辆
  • pickup.vehicle.xml — 皮卡（Ackermann）
  • agricobiot2.vehicle.xml — 农业机器人（Ackermann 传动系统）

可用传感器：

  • lidar2d.sensor.xml — 通用 2D 激光扫描仪
  • rplidar-a2.sensor.xml — RPLidar A2
  • velodyne-vlp16.sensor.xml — Velodyne VLP-16 3D LiDAR
  • ouster-os1.sensor.xml — Ouster OS1 3D LiDAR
  • helios-32-FOV-70.sensor.xml — Helios 32 束 3D LiDAR
  • camera.sensor.xml — RGB 相机
  • rgbd_camera.sensor.xml — 深度相机（RGBD）
  • imu.sensor.xml — 惯性测量单元
  • gnss.sensor.xml — GPS/GNSS 接收器

要使用带有传感器的预定义车辆，请使用 XML include：

<mvsim_world version="1.0">
  <simul_timestep>5e-3</simul_timestep>


  <gui>
      <cam_distance>15</cam_distance>
  </gui>


  <element class="ground_grid">
  </element>


  <!-- Include the Jackal vehicle definition -->
  <include file="$(ros2 pkg prefix mvsim)/share/mvsim/definitions/jackal.vehicle.xml"
    default_sensors="true"
    />


  <vehicle name="r1" class="jackal">
    <init_pose>0 0 170</init_pose>  <!-- In global coords: x,y, yaw(deg) -->
    <init_vel>0 0 0</init_vel>  <!-- In local coords: vx,vy, omega(deg/s) -->


    <!-- You can also attach sensors to vehicles in separate includes,
        or define them inline within the vehicle block. -->
    <!-- <include file="$(ros2 pkg prefix mvsim)/share/mvsim/definitions/lidar2d.sensor.xml" sensor_x="1.7" sensor_z="1.01" sensor_yaw="0" max_range="70.0" sensor_name="laser1" />  -->
  </vehicle>


  <variable name="WALL_THICKNESS" value="0.2"></variable>


  <!-- Wall with a single door -->
  <element class="vertical_plane">
    <x0>-10</x0> <y0>-10</y0>
    <x1>-10</x1> <y1>10</y1>
    <z>0.0</z> <height>3.0</height>
    <cull_face>NONE</cull_face>
    <texture>https://mrpt.github.io/mvsim-models/textures-cgbookcase/wall-bricks-01.png</texture>
    <texture_size_x>2.5</texture_size_x>
    <texture_size_y>2.5</texture_size_y>
    <thickness>${WALL_THICKNESS}</thickness>  <!-- Wall thickness in meters -->


    <!-- Door at 50% position (middle of wall), 1.2m wide, standard height -->
    <door>
      <position>0.5</position>  <!-- 0.0 = start point, 1.0 = end point -->
      <width>1.2</width>        <!-- meters -->
      <z_min>0.0</z_min>        <!-- bottom of door -->
      <z_max>2.1</z_max>        <!-- top of door -->
      <name>main_entrance</name>
    </door>
  </element>




</mvsim_world>

3 世界环境元素

Section titled “3 世界环境元素”

MVSim 支持多种类型的环境元素：

栅格占用地图 加载灰度图像作为 2D 障碍物地图，通常用于室内导航测试：

<element class="occupancy_grid">
  <file>map.png</file>
  <resolution>0.05</resolution>  <!-- meters/pixel -->
</element>

高程地图 从灰度高程图图像定义地形高度，适用于室外场景：

<element class="elevation_map">
  <resolution>1.0</resolution>
  <elevation_image>terrain.png</elevation_image>
  <elevation_image_min_z>0.0</elevation_image_min_z>
  <elevation_image_max_z>5.0</elevation_image_max_z>
</element>

纹理平面 添加可视的地面表面：

<element class="horizontal_plane">
  <cull_face>BACK</cull_face>
  <x_min>-25</x_min> <x_max>25</x_max>
  <y_min>-25</y_min> <y_max>25</y_max>
  <z>0.0</z>
  <texture>asphalt.png</texture>
  <texture_size_x>5.0</texture_size_x>
  <texture_size_y>5.0</texture_size_y>
</element>

方块 是静态或动态刚体（盒子、自定义形状），用作障碍物或可操作物体：

<block class="obstacle1">
  <shape_from_visual/>
  <visual>
    <model_uri>package://mvsim/models/box.dae</model_uri>
  </visual>
  <init_pose>3.0 2.0 0</init_pose>
  <mass>20</mass>
</block>

4 车辆动力学模型

Section titled “4 车辆动力学模型”

MVSim 提供三种主要动力学模型：

  • 差速驱动（class="differential"）：如 TurtleBot3 的两轮机器人。 通过线速度和角速度控制。

  • Ackermann（class="ackermann"）：前轮转向的类汽车车辆。 通过线速度和转向角控制。

  • Ackermann 传动系统（class="ackermann_drivetrain"）：具有开放式或 Torsen 差速器的真实传动系统模型， 适用于更精确的车辆行为仿真。

每个车辆可以使用不同的电机控制器：

  • twist_pid：接收 geometry_msgs/msg/Twist 命令并进行 PID 速度跟踪。 这是 ROS 2 集成中最常用的选择。
  • twist_ideal：瞬时速度命令（无动力学延迟）。
  • twist_front_steer_pid：用于通过线速度和转向角控制的 Ackermann 车辆。
  • raw：直接车轮扭矩控制。

5 传感器噪声与配置

Section titled “5 传感器噪声与配置”

MVSim 中的传感器支持可配置的噪声模型。 例如，一个带有噪声参数的 IMU 传感器：

<sensor class="imu" name="imu1">
  <pose>0 0 0.5 0 0 0</pose>  <!-- x y z roll pitch yaw -->
  <rate_hz>100</rate_hz>


  <!-- Gyroscope noise -->
  <gyroscope_noise>
    <noise_std>1e-3</noise_std>           <!-- rad/s -->
    <bias_initial_std>1e-4</bias_initial_std>
    <bias_drift>1e-6</bias_drift>
  </gyroscope_noise>


  <!-- Accelerometer noise -->
  <accelerometer_noise>
    <noise_std>1e-2</noise_std>           <!-- m/s^2 -->
    <bias_initial_std>1e-3</bias_initial_std>
    <bias_drift>1e-5</bias_drift>
  </accelerometer_noise>
</sensor>

LiDAR 传感器支持距离范围、角分辨率和噪声等参数：

<sensor class="laser" name="laser1">
  <pose>0.15 0 0.3 0 0 0</pose>
  <rate_hz>10</rate_hz>
  <ray_count>360</ray_count>
  <fov_degrees>360</fov_degrees>
  <range_max>20.0</range_max>
  <range_std_noise>0.01</range_std_noise>  <!-- meters -->
  <raytrace_3d>true</raytrace_3d>  <!-- use 3D collision for 2D scans -->
</sensor>

6 其他功能

Section titled “6 其他功能”

多机器人仿真： MVSim 原生支持同一世界中的多个车辆。 每个车辆拥有自己的 ROS 2 命名空间、TF 树和一组 topic。 机器人可以通过传感器相互检测，并通过碰撞进行物理交互。

属性区域： 你可以在世界中定义具有不同物理属性的区域，例如不同的摩擦系数 或 GPS 拒止区域（GNSS 传感器停止报告位置）。

动画角色： MVSim 支持骨骼动画的 3D 角色（例如行人），沿着路径点行走， 适用于在动态环境中测试感知和规划。

关节与铰接车辆： 车辆可以通过距离关节（绳索/缆线）或旋转关节（铰链）连接， 从而实现拖车、牵引绳和铰接系统的仿真。

XML 高级功能： 世界文件支持 <include> 指令、变量替换、数学表达式、 <for> 循环和 <if> 条件，使得程序化生成复杂环境成为可能。

无头与超实时运行： MVSim 可以在没有 GUI 的情况下以可配置的仿真速度运行， 这对自动化测试和强化学习工作流非常有用。

与其他仿真器的比较

Section titled “与其他仿真器的比较”

MVSim 与其他仿真器相比占据不同的定位：

优势：

  • 非常轻量：低 CPU 和内存占用，快速启动时间。
  • 专注的车辆动力学，支持多种摩擦和传动模型。
  • 简单的基于 XML 的世界格式，易于上手。
  • 原生多机器人支持，每个车辆拥有独立的 ROS 2 命名空间。
  • 支持超实时仿真，适合批量测试。
  • 通过 XML 循环和条件实现程序化世界生成。

局限性：

  • 物理仿真为 2D（Box2D）：没有完整的 3D 刚体动力学。 物体不会倾倒或飞起。 高程地图增加了地形高度，但物理本质仍是 2D 的。
  • 传感器仿真不如完整的 3D 仿真器精细：相机渲染和 LiDAR 模型 功能完备但非照片级真实。
  • 与 Gazebo 相比，预制模型和环境的生态系统较小。
  • 专注于轮式移动机器人。

更多资源

Section titled “更多资源”