Gazebo仿真进阶教程之传感器高斯噪声（二）

前言

前一篇对Gazebo的传感器噪声模型进行了介绍，本篇文章主要介绍常见传感器的噪音模型，并为你提供好了可以复制粘贴的代码。

介绍

Gazebo提供了很多常见传感器的模型，在真实的世界，传感器都会产生噪声，因为现实中的传感器并不能完美的观察这个世界。但是在默认的情况下，Gazebo的传感器可以完美的观察仿真世界，为了让仿真更加的真实，我们会在Gazebo的传感器中添加一些噪声到Gazebo传感器生成的数据中。

Gazebo目前可以给下面几个类型的传感器添加噪声:

• 射线类（Ray） (例如, 雷达)
• 相机（Camera）
• 惯性测量单元（IMU）

接下来小鱼带你一一介绍。

射线类-Ray（雷达）噪声

对于射线传感器，我们将高斯噪声加入到每个波束的范围中。你可以设置平均值和标准差正态分布，从中噪声值将被采样。噪声值为每个波束独立采样。在添加噪声后，产生的范围被限制在传感器的最小和最大范围(包括在内)之间。

测试传感器噪声模型：

1. 创建模型目录

   mkdir -p ~/.gazebo/models/noisy_laser
   

2. 创建模型配置文件

   gedit ~/.gazebo/models/noisy_laser/model.config
   

3. 复制粘贴下面的代码到配置文件

   <?xml version="1.0"?>
   <model>
     <name>Noisy laser</name>
     <version>1.0</version>
     <sdf version='1.6'>model.sdf</sdf>
   
     <author>
      <name>My Name</name>
      <email>[email protected]</email>
     </author>
   
     <description>
       My noisy laser.
     </description>
   </model>
   

4. 创建一个文件 ~/.gazebo/models/noisy_laser/model.sdf

   gedit ~/.gazebo/models/noisy_laser/model.sdf
   

5. 粘贴以下内容，这是添加了噪声的标准 Hokuyo 模型的代码：

   <?xml version="1.0" ?>
   <sdf version="1.6">
     <model name="hokuyo">
       <link name="link">
         <gravity>false</gravity>
         <inertial>
           <mass>0.1</mass>
         </inertial>
         <visual name="visual">
           <geometry>
             <mesh>
               <uri>model://hokuyo/meshes/hokuyo.dae</uri>
             </mesh>
           </geometry>
         </visual>
         <sensor name="laser" type="ray">
           <pose>0.01 0 0.03 0 -0 0</pose>
           <ray>
             <scan>
               <horizontal>
                 <samples>640</samples>
                 <resolution>1</resolution>
                 <min_angle>-2.26889</min_angle>
                 <max_angle>2.268899</max_angle>
               </horizontal>
             </scan>
             <range>
               <min>0.08</min>
               <max>10</max>
               <resolution>0.01</resolution>
             </range>
             <noise>
               <type>gaussian</type>
               <mean>0.0</mean>
               <stddev>0.01</stddev>
             </noise>
           </ray>
           <plugin name="laser" filename="libRayPlugin.so" />
           <always_on>1</always_on>
           <update_rate>30</update_rate>
           <visualize>true</visualize>
         </sensor>
       </link>
     </model>
   </sdf>
   

6. 启动Gazebo：

   gazebo
   

7. 插入嘈杂的激光：在左侧窗格中，选择Insert选项卡，然后单击。将您的激光器放在世界某处，并在其前面放置一个盒子。Noisy laser
   

8. 可视化嘈杂的激光：单击窗口->主题可视化（或按 Ctrl-T）以调出主题选择器。
   

9. 找到名称为 like 的主题并单击它，然后单击。您将获得一个显示激光数据的激光视图窗口。/gazebo/default/hokuyo/link/laser/scan Okay
   
   如您所见，扫描噪声很大。要调整噪声，只需调整其中的平均值和标准偏差值，其中单位是米：model.sdf

<noise>
  <type>gaussian</type>
  <mean>0.0</mean>
  <stddev>0.01</stddev>
</noise>

这些是Hokuyo激光的合理值。

相机噪音

对于相机传感器，我们对输出放大器噪声进行建模，它为每个像素独立添加高斯采样干扰。您可以设置从中采样噪声值的高斯分布的均值和标准差。为每个像素独立采样一个噪声值，然后将该噪声值独立添加到该像素的每个颜色通道。添加噪声后，生成的颜色通道值被限制在 0.0 和 1.0 之间；这个浮点颜色值最终会在图像中作为一个无符号整数，通常在 0 到 255 之间（每个通道使用 8 位）。

此噪声模型在GLSL着色器中实现，需要 GPU 才能运行。

测试相机噪声模型：

1. 创建模型目录：

   mkdir -p ~/.gazebo/models/noisy_camera
   

2. 创建模型配置文件：

   gedit ~/.gazebo/models/noisy_camera/model.config
   

3. 粘贴以下内容：

   <?xml version="1.0"?>
   <model>
     <name>Noisy camera</name>
     <version>1.0</version>
     <sdf version='1.6'>model.sdf</sdf>
   
     <author>
      <name>My Name</name>
      <email>[email protected]</email>
     </author>
   
     <description>
       My noisy camera.
     </description>
   </model>
   

4. 创建一个文件。~/.gazebo/models/noisy_camera/model.sdf

   gedit ~/.gazebo/models/noisy_camera/model.sdf
   

5. 粘贴以下内容，这是添加了噪点的标准相机模型的副本：

   <?xml version="1.0" ?>
   <sdf version="1.6">
     <model name="camera">
       <link name="link">
         <gravity>false</gravity>
         <pose>0.05 0.05 0.05 0 0 0</pose>
         <inertial>
           <mass>0.1</mass>
         </inertial>
         <visual name="visual">
           <geometry>
             <box>
               <size>0.1 0.1 0.1</size>
             </box>
           </geometry>
         </visual>
         <sensor name="camera" type="camera">
           <camera>
             <horizontal_fov>1.047</horizontal_fov>
             <image>
               <width>1024</width>
               <height>1024</height>
             </image>
             <clip>
               <near>0.1</near>
               <far>100</far>
             </clip>
             <noise>
               <type>gaussian</type>
               <mean>0.0</mean>
               <stddev>0.07</stddev>
             </noise>
           </camera>
           <always_on>1</always_on>
           <update_rate>30</update_rate>
           <visualize>true</visualize>
         </sensor>
       </link>
     </model>
   </sdf>
   

6. 启动Gazebo：

   gazebo
   

7. 插入嘈杂的摄像头：在左侧窗格中，选择Insert选项卡，然后单击。把你的相机放在世界的某个地方。Noisy camera
8. 可视化嘈杂的摄像机：单击 Window->Topic Visualization（或按 Ctrl-T）以调出 Topic Selector。
9. 找到名称为 like 的主题并单击它，然后单击。您将获得一个显示图像数据的图像视图窗口。/gazebo/default/camera/link/camera/image Okay

如果您仔细观察，您会发现图像有噪点。要调整噪声，只需调整这些是无单位的值；噪声将被添加到 [0.0,1.0] 范围内的每个颜色通道。 model.sdf

上面的例子<stddev>很高，我们尝试减少这个值：

<noise>
  <type>gaussian</type>
  <mean>0.0</mean>
  <stddev>0.007</stddev>
</noise>

这些对于像样的数码相机来说是合理的值。

IMU 噪声

对于 IMU 传感器，我们对角速率和线性加速度的两种干扰进行建模：噪声和偏差。分别考虑角速率和线性加速度，导致该模型有 4 组参数：速率噪声、速率偏差、加速度噪声和加速度偏差。没有对 IMU 的方向数据应用噪声，该数据被提取为世界框架中的完美值（这在未来应该会改变）。

噪音是可加性的，从正态分布中取样。你可以设置高斯分布的平均值和标准差(一个用于比率，一个用于加速度) ，从中将采样噪声值。噪声值为每个样本的每个组件(x，y，z)独立采样，并添加到该组件中。

偏差也是附加的，但是只在模拟开始的时候会被取样一次。你可以设置高斯分布的平均值和标准差(一个用于比率，一个用于加速度) ，从中可以采样到偏差值。偏差将根据提供的参数进行取样，然后以等概率否定; 假设所提供的平均值表示偏差的大小，并且在两个方向上都可能存在偏差。此后，偏差是一个固定值，添加到每个样品的每个组分(x，y，z)。

**注意：**根据被模拟的系统和物理引擎的配置，模拟的 IMU 数据可能已经很嘈杂，因为系统没有一直被求解到收敛。因此，根据您的应用程序，可能不需要添加噪声。

测试 IMU 噪声模型：

1. 创建模型目录：

   mkdir -p ~/.gazebo/models/noisy_imu
   

2. 创建模型配置文件：

   gedit ~/.gazebo/models/noisy_imu/model.config
   

3. 粘贴以下内容：

   <?xml version="1.0"?>
   <model>
     <name>Noisy IMU</name>
     <version>1.0</version>
     <sdf version='1.6'>model.sdf</sdf>
   
     <author>
      <name>My Name</name>
      <email>[email protected]</email>
     </author>
   
     <description>
       My noisy IMU.
     </description>
   </model>
   

4. 创建~/.gazebo/models/noisy_imu/model.sdf文件

   gedit ~/.gazebo/models/noisy_imu/model.sdf
   

5. 粘贴以下内容：

   <?xml version="1.0" ?>
   <sdf version="1.6">
     <model name="imu">
       <link name="link">
         <inertial>
           <mass>0.1</mass>
         </inertial>
         <visual name="visual">
           <geometry>
             <box>
               <size>0.1 0.1 0.1</size>
             </box>
           </geometry>
         </visual>
         <collision name="collision">
           <geometry>
             <box>
               <size>0.1 0.1 0.1</size>
             </box>
           </geometry>
         </collision>
         <sensor name="imu" type="imu">
           <imu>
             <angular_velocity>
               <x>
                 <noise type="gaussian">
                   <mean>0.0</mean>
                   <stddev>2e-4</stddev>
                   <bias_mean>0.0000075</bias_mean>
                   <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev>
                 </noise>
               </x>
               <y>
                 <noise type="gaussian">
                   <mean>0.0</mean>
                   <stddev>2e-4</stddev>
                   <bias_mean>0.0000075</bias_mean>
                   <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev>
                 </noise>
               </y>
               <z>
                 <noise type="gaussian">
                   <mean>0.0</mean>
                   <stddev>2e-4</stddev>
                   <bias_mean>0.0000075</bias_mean>
                   <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev>
                 </noise>
               </z>
             </angular_velocity>
             <linear_acceleration>
               <x>
                 <noise type="gaussian">
                   <mean>0.0</mean>
                   <stddev>1.7e-2</stddev>
                   <bias_mean>0.1</bias_mean>
                   <bias_stddev>0.001</bias_stddev>
                 </noise>
               </x>
               <y>
                 <noise type="gaussian">
                   <mean>0.0</mean>
                   <stddev>1.7e-2</stddev>
                   <bias_mean>0.1</bias_mean>
                   <bias_stddev>0.001</bias_stddev>
                 </noise>
               </y>
               <z>
                 <noise type="gaussian">
                   <mean>0.0</mean>
                   <stddev>1.7e-2</stddev>
                   <bias_mean>0.1</bias_mean>
                   <bias_stddev>0.001</bias_stddev>
                 </noise>
               </z>
             </linear_acceleration>
           </imu>
           <always_on>1</always_on>
           <update_rate>1000</update_rate>
         </sensor>
       </link>
     </model>
   </sdf>
   

6. 启动Gazebo：

   gazebo
   

7. 插入嘈杂的 IMU：在左侧窗格中，选择Insert选项卡，然后单击。将您的 IMU 放在世界的某个地方。Noisy IMU
8. 可视化嘈杂的 IMU：单击 Window->Topic Visualization（或按 Ctrl-T）调出 Topic Selector。
9. 找到名称为 like 的主题并单击它，然后单击。您将获得一个显示 IMU 数据的文本视图窗口。/gazebo/default/imu/link/imu/imu Okay

在 IMU 等高速传感器上识别噪声可能很困难，尤其是在复杂系统中。您应该能够看到大的非零均值对噪声或偏差参数的影响。
要调整噪声，只需使用. 速率噪声和速率偏差的单位是 rad/s，加速度噪声和加速度偏差的单位是 m/s^2。model.sdf

<angular_velocity>
  <x>
    <noise type="gaussian">
      <mean>0.0</mean>
      <stddev>2e-4</stddev>
      <bias_mean>0.0000075</bias_mean>
      <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev>
    </noise>
  </x>
  <y>
    <noise type="gaussian">
      <mean>0.0</mean>
      <stddev>2e-4</stddev>
      <bias_mean>0.0000075</bias_mean>
      <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev>
    </noise>
  </y>
  <z>
    <noise type="gaussian">
      <mean>0.0</mean>
      <stddev>2e-4</stddev>
      <bias_mean>0.0000075</bias_mean>
      <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev>
    </noise>
  </z>
</angular_velocity>
<linear_acceleration>
  <x>
    <noise type="gaussian">
      <mean>0.0</mean>
      <stddev>1.7e-2</stddev>
      <bias_mean>0.1</bias_mean>
      <bias_stddev>0.001</bias_stddev>
    </noise>
  </x>
  <y>
    <noise type="gaussian">
      <mean>0.0</mean>
      <stddev>1.7e-2</stddev>
      <bias_mean>0.1</bias_mean>
      <bias_stddev>0.001</bias_stddev>
    </noise>
  </y>
  <z>
    <noise type="gaussian">
      <mean>0.0</mean>
      <stddev>1.7e-2</stddev>
      <bias_mean>0.1</bias_mean>
      <bias_stddev>0.001</bias_stddev>
    </noise>
  </z>
</linear_acceleration>

上面是一个高质量IMU的合理噪声配置值。

总结

这篇文章主要对三种常见的仿真传感器模型进行高斯噪声的配置，通过添加高斯噪声基本可以模拟出各种质量传感器的情况，有时测试算法还是挺好用的。上面使用的时sdf格式的模型，其实可以直接在URDF中配置使用。