里维斯的Kinova模拟 该代码在Rviz中重构了Kinova手臂仿真的环境。 Kinova_scrpits 在该文件夹中，它包含另外两个文件夹“ src”和“ visualization” src 在此文件夹中，我们主要要运行“ arm_calibration.py”以获取校准矩阵。 可视化 在此文件夹中，它包含启动文件和测试数据。 值得注意的是，与前一个文件的区别在于启动文件中的路径计划文件已更改为“ kinova_path_planning_finger.py”。 上一个“ kinova_path_planning.py”文件无法移动kinova手指。 new_meshes 在此文件夹中，添加两个手指（近端和远端）的Aruco Marker模型。 还要重新设计手指并保存到finger_marker_Dist1或2，finger_marker_Prox1或2，并保留原始的手指

该代码是基于嵌入式系统开发与应用的ROS学习下的仿真机械臂的搭建，通过该包，你可以在gazebo和Rviz中模拟机械臂的使用，配合林君学长的博客，你就可以完美的实现机械臂的模拟过程啦

使用Astra相机，快捷打开RVIZ工具查看点云脚本。使用方法可详见https://blog.csdn.net/weixin_45929038/article/details/114124142

源码的链接

在使用ROS各个传感器消息之前，弄清楚各个传感器在ROS是如何表示的显得极为重要。特别是，Laserscan, PointCloud等用了很久之后，感觉已经很熟悉了，但是一些细节行的东西一直没有深究，并且对某些参数难以形成直觉上的认识，很大程度上影响了在与其他算法或者硬件衔接时的问题。这里，我单独的将Laserscan，PointCloud发布在rviz中，通过修改不同的ROS消息参数，直观的观察其在参数的作用。

ROS是一个用于编写机器人软件的灵活框架，集成了大量的框架，工具，各种库，极大的方便了机器人的开发过程，作为一个分布式的框架，ROS中的每个模块都可单独设计封装成独立的功能包，为研究者提供了一种相互合作高效方式。

ROS Gazebo Rviz SmartCar小车 仿真 代码，文件有rudf和xcaro两种格式，详情教程请参考博客https://blog.csdn.net/qq_16775293/article/details/88189184