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Gazebo Docker镜像文档

镜像概述和主要用途

Gazebo是一款开源机器人仿真工具,提供强大的物理引擎、高质量图形渲染及程序化接口,支持复杂室内外环境中的机器人种群仿真。本镜像为Gazebo官方镜像的arm64v8架构版本,基于Ubuntu官方镜像和Gazebo官方Debian包构建,旨在为云基机器人仿真提供简化且一致的运行环境。

警告:本镜像不支持arm64v8架构,且无支持的架构(详见支持的架构部分)。

核心功能和特性

核心功能

  • 高性能物理仿真:支持多体动力学、碰撞检测、传感器模拟(激光雷达、摄像头等)。
  • 客户端-服务器架构:通过11345端口暴露标准通信接口,支持远程客户端连接与API交互。
  • 仿真日志与回放:内置gz log工具,支持记录仿真状态并离线回放,用于算法验证与分析。
  • 模型管理:支持动态加载/卸载仿真模型(如机器人、环境物体),兼容Gazebo模型库。

镜像特性

  • 轻量化设计:gzserver标签仅包含运行Gazebo服务器的必要依赖,体积小巧,配置简单。
  • 开发支持:libgazebo标签包含开发包,支持编译自定义插件、扩展ROS通信接口等开发场景。
  • 环境一致性:基于Ubuntu稳定版本构建,依赖版本固定,避免环境差异导致的仿真结果不一致。

使用场景和适用范围

主要使用场景

  • 云基仿真部署:解决本地工作站计算资源不足问题,支持分布式仿真集群构建。
  • 持续集成与测试:自动化验证机器人算法(如自主导航、任务规划、群体协作)的正确性与性能。
  • 算法开发与验证:
    • 控制动力学与稳定性分析
    • 运动学建模与原型特性测试
    • 定位与地图构建(SLAM)算法验证
    • 多机器人群体行为与网络通信模拟
    • 系统集成与功能验证

适用范围

  • 研究机构:用于机器人算法研究与学术实验复现。
  • 企业:小型实验室或团队快速搭建分布式仿真测试环境,降低基础设施维护成本。
  • 开发者:需要跨平台一致仿真环境的机器人软件开发者。

使用方法和配置说明

Dockerfile示例

基于本镜像构建自定义Gazebo应用:

FROM arm64v8/gazebo:gzserver8
# 添加应用特定配置(如自定义插件、模型文件等)
CMD ["gzserver", "my-gazebo-app-args"]  # 启动Gazebo服务器并传入应用参数

构建并运行镜像:

docker build -t my-gazebo-app .
docker run -it -v "/tmp/.gazebo/:/root/.gazebo/" --name my-running-app my-gazebo-app

部署配置说明

标签选择

  • gzserver<version>:轻量化标签,仅包含Gazebo服务器及必要依赖,适合作为headless服务器运行。
  • libgazebo<version>:包含开发包(头文件、库),适合编译自定义插件或基于Gazebo开发应用。

端口暴露

默认暴露Gazebo通信端口11345,用于客户端连接与API消息传输。运行时可通过-p参数映射端口:

docker run -p 11345:11345 arm64v8/gazebo  # 将容器11345端口映射到宿主机11345端口

卷挂载

Gazebo使用/root/.gazebo/目录存储日志、模型缓存及仿真状态文件。为持久化数据(如仿真日志),需挂载该目录到宿主机:

docker run -v "/host/path/to/.gazebo/:/root/.gazebo/" arm64v8/gazebo

注意:若多容器使用相同端口且挂载同一宿主机目录,日志文件可能冲突,需为不同容器分配独立目录。

部署示例:启动服务器并记录仿真

步骤1:启动Gazebo服务器容器

# 后台运行容器,挂载宿主机/tmp/.gazebo/目录用于日志存储,命名容器为gazebo
docker run -d -v "/tmp/.gazebo/:/root/.gazebo/" --name=gazebo arm64v8/gazebo

步骤2:进入容器并加载模型

# 进入运行中的容器终端
docker exec -it gazebo bash

# 安装curl(用于下载模型)
apt-get update && apt-get install -y curl

# 下载双摆模型并加载到仿真
curl -o double_pendulum.sdf [***]
gz model --model-name double_pendulum --spawn-file double_pendulum.sdf

步骤3:记录与回放仿真

# 开始记录仿真状态
gz log --record 1

# 等待几秒后停止记录
gz log --record 0

# 查看日志文件(路径为/root/.gazebo/log/*/gzserver/state.log)
cd ~/.gazebo/log/*/gzserver/
gz log --step --hz 10 --filter *.pose/*.pose --file state.log  # 按10Hz步进查看摆的位姿

步骤4:本地客户端连接(需宿主机安装相同版本Gazebo)

# 获取容器IP
export GAZEBO_MASTER_IP=$(docker inspect --format '{{ .NetworkSettings.IPAddress }}' gazebo)
# 设置客户端连接地址
export GAZEBO_MASTER_URI=$GAZEBO_MASTER_IP:11345
# 启动本地Gazebo客户端
gzclient --verbose

支持的标签与架构

支持的标签

  • gzserver8、gzserver9等:对应Gazebo版本的headless服务器标签。
  • libgazebo8-dev、libgazebo9-dev等:包含开发依赖的标签。

警告:本镜像不支持arm64v8架构,且无其他支持的架构。

问题反馈与支持

  • 维护者:开源机器人基金会(OSRF)
  • 问题提交:GitHub Issues
  • 获取帮助:Docker社区Slack、Server Fault、Unix & Linux Stack Exchange、Stack Overflow

许可证

Gazebo核心软件采用Apache 2.0许可证。
本镜像基于Ubuntu基础镜像构建,可能包含其他软件(如Bash、依赖库等),其许可证需参考对应软件的许可协议。
镜像元数据及依赖信息可在repo-info仓库的gazebo目录查询。
使用本镜像时,需确保符合所有包含软件的许可条款。

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常见问题

轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

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