5.1 Gazebo
5.1.1 简介
ROS中的工具就是帮助我们完成一系列的操作，使得我们的工作更加轻松高效。ROS工具的功能大概有以下几个方向：仿真、调试、可视化。本节课我们要学习的Gazebo就是实现了仿真的功能，而调试与可视化由Rviz、rqt来实现，我们下节再依次介绍。
5.1.2 认识 Gazebo
对于Gazebo,大家可能并不陌生，因为我们在前面的学习过程中已经数次用到这个仿真环境，无论是在topic通信还是在service通信中，我们的demo都是在Gazebo中实现。
Gazebo是一个机器人仿真工具，模拟器，也是一个独立的开源机器人仿真平台。当今市面上还有其他的仿真工具例如V—Rep、Webots等等。但是Gazebo不仅开源，也是是兼容ROS最好的仿真工具。
Gazebo的功能很强大，最大的优点是对ROS的支持很好，因为Gazebo和ROS都由OSRF（Open Source Robotics Foundation）开源机器人组织来维护，Gazebo支持很多开源的物理引擎比如最典型的ODE。可以进行机器人的运动学、动力学仿真，能够模拟机器人常用的传感器（如激光雷达、摄像头、IMU等），也可以加载自定义的环境和场景。
5.1.3 仿真的意义
仿真不仅仅只是做出一个很酷的3D场景，更重要的是给机器人一个逼近现实的虚拟物理环境，比如光照条件、物理距离等等。设定好具体的参数，让机器人完成我们设定的目标任务。比如一些有危险因素的测试，就可以让机器人在仿真的环境中去完成，例如无人车在交通环境复杂的交通要道的效果，我们就可以在仿真的环境下测试各种情况无人车的反应与效果，如车辆的性能、驾驶的策略、车流人流的行为模式等，又或者各种不可控因素如雨雪天气，突发事故，车辆故障等，从而收集结果参数指标信息等等，只有更大程度的逼近现实，才能得出车辆的真实效果。直到无人车在仿真条件下做到万无一失，才能放心的投放到真实环境中去使用，这即避免了危险因素对实验者的威胁，也节约了时间和资源，这就是仿真的意义。
通常一些不依赖于具体硬件的算法和场景都可以在Gazebo上仿真，例如图像识别、传感器数据融合处理、路径规划、SLAM等任务完全可以在Gazebo上仿真实现，大大减轻了对硬件的依赖。
5.1.4 演示
和我们前面的实例测试一样，我们打开教材的模拟场景，输入roslaunch robot_sim_demo robot_spawn_launch
操作说明
- 平移：鼠标左键
- 旋转：鼠标滚轮中键
- 放缩：鼠标滚轮
- 界面左侧是控制面板
- 导入模型就在控制面板的insert,可以直接拖入模拟空间，也可以按需自制模型拖入。
5.1.5 小结
虽然Gazebo目前的功能还称不上强大，同时还存在着一些BUG，但是对于我们的入门学习也已经是足够了，随着版本的更新，Gazebo也在越来越强大。