260329

按照 Gazebo 的官方教程，我们最好是先从 UI 的认识开始。

先通过：

gz sim shapes.sdf

来打开一个 Gazebo 的基础场景吧。

然后，我们就可以开始利用 Gazebo 的官方教程来了解一下这个 UI 了...吗？

似乎是不太行，我想了想，这和游戏差不多，就自己瞎折腾探索一下好了。

玩的过程里有个要避雷的点是，track一个物体后是没有显式的 untrack的选项的，需要点按一下 esc即可摆脱追踪。

以及，这个 UI 确实是好简陋...

通过和 AI 的沟通我了解到，这个 UI 确实是有点过于简陋和原始了。

因此，Gazebo 这个东西对我来说则主要方向为：会用仿真做实验、做项目、搭系统。

定位就很像一个单纯的观察窗口。

而非精通这玩意的 UI。

在大致了解了这个东西的 UI 是个什么东西后，我觉得可以进行后面的工作——写 SDF 了。

因此我们接下来就通过代码和 CLI 来达到我们的目的。

接下来就来创建我们的包吧，我们打算这样来组织我们的目录：

KiBotOne/
├── src/
│   ├── kibot_one_sim/
│   ├── kibot_one_control/
│   └── kibot_one_interfaces/
├── build/
├── install/
├── log/
└── README.md

其中，kibot_one_sim放我们的仿真资源包，如一系列的 sdf文件和 toml或 yaml文件等。

然后，kibot_one_control 里放我们实际的 ROS2 机器人的代码，相当于是：ROS2 控制与业务逻辑包。

最后是 kibot_one_interfaces，字面意思，接口，由于我们的控制代码是使用 python 写的，而接口只能放在 C++包中，因此我们需要单独创建这样的一个接口包。

在创建好这些目录后，我们就可以进行初始化了。

我们可以在根目录下通过：

uv init --python 3.12.3

来初始化这样的一个 python 项目。

然后通过：

uv venv .venv --python 3.12.3

来创建我们指定 python 版本的 python 虚拟环境。

我们 python 版本指定的是 3.12.3，这是因为我们目前的 ROS2 Jazzy 支持的 python 版本就是 3.12.3。

同时，我们需要手动添加下面的依赖：

catkin-pkg
empy
lark
numpy

通过添加这四个依赖才能保证我们的 python 代码可以正常通过 colcon构建。

然后通过下面的命令创建我们的 kibot_one_sim包：

ros2 pkg create --build-type ament_cmake --license Apache-2.0 kibot_one_sim --description "仿真资源包"

然后通过下面的命令来创建我们的 kibot_one_control 包：

ros2 pkg create kibot_one_control --build-type ament_python --license Apache-2.0 --dependencies rclpy geometry_msgs rclpy --description "机器人核心逻辑"

然后通过下面的命令来创建我们的 kibot_one_interface 包：

ros2 pkg create --build-type ament_cmake --license Apache-2.0 kibot_one_interface --description "接口包"

至此，我们就初始化完成了我们的三个包。