一、引言

在机器人研究领域，仿真技术为我们提供了一个低成本、高效的实验环境。结合 ROS（机器人操作系统）强大的功能和强化学习的智能决策能力，我们能够在 Ubantu 系统上实现对 turtlebot3 的高级仿真。本文将详细介绍这一过程，基于ROS1 Melodic架构和ubantu18.04.06系统，帮助读者搭建起属于自己的机器人仿真平台。同时，为了让大家对 turtlebot3 有更全面的了解，下面先来探讨下它的发展历程。支持如下：

二、turtlebot3 的发展

（一）起源与诞生背景

turtlebot 系列旨在为 ROS 学习和研究提供一个低成本、开源的机器人平台。最初的 turtlebot 由 Willow Garage 的 Melonee Wise 和 Tully Foote 在 2010 年 11 月创建 ，它的出现让更多人能够以较低的成本接触和学习机器人技术以及 ROS 系统。随后在 2012 年，turtlebot 2 问世，并逐渐成为学习 ROS 的参考平台。然而，turtlebot 2 存在体积较大等问题。为了进一步降低成本、减小体积，同时不牺牲机器人的能力、功能和质量，Robotis 和 OSRF 合作研发了新一代移动机器人 turtlebot3。2016 年，在 ROS 开发者大会（ROSCon）上，turtlebot3 首次被介绍，其设计理念和目标吸引了众多关注。到 2017 年，turtlebot3 在国际机器人与自动化会议（ICRA）上正式发布，一经推出就受到了机器人爱好者、科研人员以及教育工作者的广泛关注。

（二）发布后的发展与改进

自发布以来，turtlebot3 不断发展完善。在硬件方面，其模块化、可定制的特点得到了进一步优化。提供了更多可选的底盘、计算机和传感器部件，用户可以根据自己的需求进行个性化配置。例如，其三种主要模型 burger、waffle、waffle_pi，分别适用于不同的应用场景和预算范围。Burger 模型采用树莓派作为计算核心，成本较低，适合初学者和简单应用场景；Waffle 和 Waffle_pi 则配备了更强大的计算能力，能够处理更复杂的任务，如搭载 Intel Joule 等性能更强的单板计算机，满足科研和工业应用的部分需求 。同时，在传感器配置上，turtlebot3 不断升级，默认配置中包含 360 度激光雷达（LIDAR），一些型号还配备了深度传感器，如 Waffle 模型中的 Realsense 传感器，这大大提升了机器人对周围环境的感知能力，为 SLAM（同步定位与地图构建）和自主导航等功能的实现提供了更有力的支持。

在软件方面，turtlebot3 依托 ROS 生态系统持续发展。ROS 社区不断为 turtlebot3 开发新的功能包和工具，丰富了其应用场景。例如，turtlebot3 相关的仿真功能包不断优化，使得在 Gazebo 等仿真环境中能够更真实地模拟机器人在各种场景下的运行情况，为开发者提供了便捷的测试和开发环境。同时，针对不同的应用领域，如教育、科研、物流等，都有相应的 ROS 软件包被开发出来，促进了 turtlebot3 在这些领域的应用和发展。

（三）应用领域拓展

随着 turtlebot3 的发展，其应用领域不断拓展。在教育领域，它成为了众多高校和中小学机器人课程的重要教学工具。由于其开源、低成本、易上手的特点，能够帮助学生快速了解机器人的基本原理和 ROS 系统的应用，激发学生对机器人技术和人工智能的兴趣。在科研领域，turtlebot3 为研究人员提供了一个便捷的实验平台，用于研究 SLAM 算法的优化、强化学习在机器人控制中的应用、多机器人协作等前沿课题。许多科研成果都基于 turtlebot3 进行实验验证和算法迭代。在工业和商业领域，turtlebot3 也逐渐崭露头角，一些企业利用其进行室内物流配送、巡检等任务的初步探索和原型开发，为未来的实际应用奠定基础。

三、环境准备

（一）Ubantu 系统安装

首先，确保你已经安装了 Ubantu 18.04.06操作系统。如果没有，基于VMware安装ubantu18.04的虚拟机。安装过程中，注意选择合适的配置。提供两个建议，安装vscode和terminator完成基础配置

 sudo apt-get install terminator

配置好vscode后可通过

code .

在vscode打开当前文件夹。

（二）ROS 安装

Fishros 是一个面向机器人开发者的一站式开发环境，它提供了一键安装 ROS 的便捷方式，极大地简化了安装流程，降低了安装难度。下面介绍使用 fishros 一键安装 ROS 的步骤：

1. 安装 fishros 工具：打开终端，输入以下命令下载并运行 fishros 的安装脚本。

   wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros
   

   运行脚本后，按照提示进行操作，选择安装 ROS 的版本以及相关依赖。在正式安装前必须进行更换系统源操作，并添加ROS1源。

   2. 安装完成后的配置：fishros 安装完成后，会自动配置 ROS 的环境变量。你可以通过以下命令检查环境变量是否配置成功。

   echo $ROS_DISTRO

   如果正确显示安装的 ROS 版本，说明环境变量配置成功。四、turtlebot3 仿真配置 

四、turtlebot3 仿真配置 

（一）相关软件安装

• Anaconda 安装：

  你可以下载适用于 Python 2.7 版本的 Anaconda 5.2.0。下载完成后，进入下载文件所在目录，并在终端中输入以下命令： 

bash Anaconda2 - 5.2.0 - linux - x86_64.sh

        在终端中输入yes以查看并接受许可条款。同时，将 Anaconda2 的安装位置添加到.bashrc文件的 PATH 中。

        安装 Anaconda 后，执行以下命令：

$ source ~/.bashrc
$ python -V

        如果 Anaconda 安装成功，终端将返回Python 2.7.xx :: Anaconda, Inc.。

• ROS 依赖包安装：

  首先安装所需的包：

  pip install msgpack argparse

为了同时使用 ROS 和 Anaconda，你还必须额外安装 ROS 依赖包：

pip install -U rosinstall empy defusedxml netifaces

• 然后需启动 conda环境，在conda环境中安装tensor，keras以及numpy

conda create -n py3.6 pip pyhton==3.6 

• Tensorflow 安装：
  本教程仅使用 Python 2.7（仅 CPU）。如果你想使用其他 Python 版本和 GPU，请参考 TensorFlow 官方文档。

由于tensorflow需要在2.7版本下运行，而安装过程中protobuf需要python>=3.7,所以需要conda创建python3 3.6环境用于安装protobuf，而conda本身python环境为Python 2.7.xx :: Anaconda, Inc。

pip install --ignore - installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow - 1.8.0 - cp27 - none - linux_x86_64.whl

• Keras 安装：

  Keras 是一个高级神经网络 API，用 Python 编写，能够在 TensorFlow 之上运行。

pip install keras==2.1.5

关于 tensorboard 的不兼容错误消息可以忽略，因为在此示例中未使用它，但可以通过如下安装 tensorboard 来解决：

pip install tensorboard

• 机器学习包安装：

  警告：在安装此包之前，请先安装 turtlebot3、turtlebot3_msgs 和 turtlebot3_simulations 包。

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone https://github.com/ROBOTIS - GIT/turtlebot3_machine_learning.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

机器学习在 Gazebo 仿真世界中运行。如果你尚未安装 TurtleBot3 仿真包，请使用以下命令安装：

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone -b melodic - devel https://github.com/ROBOTIS - GIT/turtlebot3_simulations.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

完全卸载并重新安装 numpy 以纠正问题。你可能需要执行几次卸载操作，直到 numpy 完全卸载。

$ pip uninstall numpy
$ pip show numpy
$ pip uninstall numpy
$ pip show numpy

此时，numpy 应该已完全卸载，并且当输入pip show numpy时，你不应看到任何 numpy 信息。

重新安装 numpy：

$ pip install numpy pyqtgraph

五、强化学习在 turtlebot3 仿真中的应用

（一）强化学习基本概念

强化学习是一种基于环境反馈进行决策的机器学习方法。在 turtlebot3 仿真中，我们可以将机器人在环境中的状态作为输入，通过策略网络输出动作，根据环境反馈的奖励来优化策略。

（二）实现思路

1. 状态定义：将 turtlebot3 的位置、速度、传感器数据等作为状态。在基于 DQN 算法的应用中，状态是对环境的一种观测，用于描述当前的状况。这里，状态维度（state_size）为 26，其中包含 24 个激光测距传感器（LDS）值、到目标的距离以及到目标的角度。Turtlebot3 的 LDS 默认设置为 360。若你想要修改 LDS 的采样数量，可以在turtlebot3/turtlebot3_description/urdf/turtlebot3_burger.gazebo.xacro文件中进行操作。相关代码如下：

 

<xacro:arg name="laser_visual" default="false"/>  # Visualization of LDS. If you want to see LDS, set to `true`

 

<scan>
    <horizontal>
        <samples>360</samples>       # The number of sample. Modify it to 24
        <resolution>1</resolution>
        <min_angle>0.0</min_angle>
        <max_angle>6.28319</max_angle>
    </horizontal>
</scan>

 上述代码中，samples标签对应采样数量，默认值为 360，可将其修改为 24 以符合状态定义中的 LDS 值数量设定。

1. 2. 动作定义：动作是智能体在每个状态下可以执行的操作。在 turtlebot3 仿真中，turtlebot3 始终具有 0.15 m/s 的线速度，角速度由动作决定，具体如下：

    

   动作	角速度（rad/s）
   0	-1.5
   1	-0.75
   2	0
   3	0.75
   4	1.5

2. 奖励函数设计：当 turtlebot3 在某一状态下执行一个动作时，它会获得一个奖励。奖励设计对于学习过程非常重要，奖励可以是正的或负的。当 turtlebot3 到达目标时，它会得到一个较大的正奖励；当 turtlebot3 与障碍物碰撞时，它会得到一个较大的负奖励。如果你想应用自己的奖励设计，可以在/turtlebot3_machine_learning/turtlebot3_dqn/src/turtlebot3_dqn/environment_stage_#.py文件中修改setReward函数。
3. 超参数设置：本教程使用 DQN 进行学习。DQN 是一种通过逼近动作 - 值函数（Q - 值）来选择深度神经网络的强化学习方法。智能体在/turtlebot3_machine_learning/turtlebot3_dqn/nodes/turtlebot3_dqn_stage_#中具有以下超参数。

 

（三）运行机器学习示例

在这个机器学习示例中，使用了 24 个激光雷达（Lidar）样本，这应按照 “设置参数” 部分中所述进行修改。你可以观看相关的 TurtleBot3 机器学习教程视频（如图所示）以获取更直观的理解。

roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_stage_1.launch

然后打开另一个终端，输入以下命令启动 DQN 相关节点：

roslaunch turtlebot3_dqn turtlebot3_dqn_stage_1.launch

roslaunch turtlebot3_dqn result_graph.launch

在遇到没有安装的包一路pip install就ok了，在启动gazebo渲染过程中会出现VMware: vmw_ioctl_command error Invalid argument的bugger，这是因为虚拟机没有主机显卡驱动，没有了3D图形加速功能意味着我们的虚拟机不能使用主机的GPU，而关闭3D图形加速也是简单粗暴的一个不错的解决方法哈，或者可以使用命令，配置环境。

echo "export SVGA_VGPU10=0" >> ~/.bashrc

而出现Gazebo [Err] [REST.cc:205] Error in REST

sudo gedit ~/.ignition/fuel/config.yaml
然后将  url : https://api.ignitionfuel.org   用 # 注释掉
添加 url: https://api.ignitionrobotics.org  

request提示是因为ip限制，网站无法进入，加入以上代码就ok

至此关于模型创建运行就完成了，后续会继续拆解代码算法部分及论文