📚 课程目录第4章开发环境搭建

4. 开发环境搭建

自定义飞控驱动的 SITL 与 HIL 验证，本质上是在“软件飞控 + 仿真模型 + 地面站 + 通信链路”四者之间建立一条可重复、可观测、可回放的闭环。开发环境搭建的目标不是把软件装齐，而是让这条闭环在版本、接口、时钟和依赖上保持稳定。本节以 Ubuntu 22.04 LTS 为基准，给出从系统到仿真依赖的完整安装路径，并说明各组件在验证链路中的位置。

一、核心原理：环境即验证链路

SITL（Software In The Loop）把飞控固件编译为可在主机上运行的可执行程序，用 Gazebo 提供动力学与传感器模型；HIL（Hardware In The Loop）则把真实飞控板接入，由仿真机提供传感器激励并接收执行器输出。两者共用同一套 MAVLink 通信与 QGroundControl 地面站。因此环境搭建的关键是：版本匹配、接口一致、时钟同步、依赖完整。任何一处版本漂移，都会表现为“能启动但数据不对”的隐性故障。

推荐基线：Ubuntu 22.04 LTS + ROS 2 Humble + Gazebo Classic 11（或 Gazebo Sim/Garden）+ PX4/ArduPilot 固件 + MAVLink 2 + QGroundControl 稳定版。若使用 ROS 1，则对应 Noetic，但新项目建议直接采用 ROS 2。

二、方法流程：分层安装与验证

建议按“系统层 → 工具链层 → 中间件层 → 仿真层 → 地面站层”的顺序安装，每层完成后立即做最小验证，避免问题叠加。

系统层：更新系统、安装基础编译与串口工具。
工具链层：安装 GCC、CMake、Ninja、Python3、pip、git、colcon。
中间件层：安装 ROS 2 Humble 与 MAVROS/mavlink 相关包。
仿真层：安装 Gazebo 及飞控 SITL 依赖。
地面站层：安装 QGroundControl 并配置 UDP 链路。

# 1. 系统基础
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git curl wget build-essential cmake ninja-build \
  python3-pip python3-venv python3-dev pkg-config

# 2. 串口与网络工具（HIL 常用）
sudo apt install -y minicom picocom net-tools iproute2

# 3. ROS 2 Humble（Ubuntu 22.04）
sudo apt install -y software-properties-common
sudo add-apt-repository universe
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key \
  -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] \
  http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(. /etc/os-release && echo $UBUNTU_CODENAME) main" \
  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null
sudo apt update
sudo apt install -y ros-humble-desktop ros-dev-tools

ROS 2 安装完成后，务必验证环境变量与通信：

source /opt/ros/humble/setup.bash
ros2 topic list
ros2 run demo_nodes_cpp talker   # 另开终端运行 listener 验证

三、Gazebo、MAVLink 与 QGroundControl

Gazebo 负责物理仿真，MAVLink 负责飞控与地面站/伴飞计算机之间的消息传递，QGroundControl 负责参数、航线和状态监控。三者通过 UDP/TCP 端口连接，典型 SITL 端口为 14550（地面站）与 14540（伴飞/ROS）。

# Gazebo Classic 11
sudo apt install -y gazebo11 libgazebo11-dev

# MAVLink 工具与消息库
pip3 install --user pymavlink mavproxy
sudo apt install -y libmavlink-dev

# QGroundControl（下载 AppImage 后赋权）
chmod +x QGroundControl.AppImage
./QGroundControl.AppImage

安装完成后，用一条最小 SITL 命令验证链路是否贯通：

# 以 PX4 为例，启动 SITL + Gazebo
make px4_sitl gazebo

# 另开终端查看 MAVLink 心跳
mavproxy.py --master=udp:127.0.0.1:14550 --console

若 QGroundControl 无法自动连接，检查防火墙与端口占用：sudo ufw status、ss -tulnp | grep 14550。SITL 默认只监听本机，跨机 HIL 需显式指定 -t 目标地址。

四、依赖清单与版本对照

下表给出本节涉及组件的用途、推荐版本与验证方式，可作为安装后的自检清单。

组件	用途	推荐版本	验证命令/现象
Ubuntu	宿主系统	22.04 LTS	`lsb_release -a`
GCC/CMake	编译飞控与驱动	11.x / 3.22+	`gcc --version`
ROS 2	伴飞与数据桥接	Humble	`ros2 topic list`
Gazebo	动力学与传感器仿真	Classic 11	`gazebo --version`
MAVLink	飞控通信协议	v2	`mavproxy.py` 收到心跳
QGroundControl	地面站监控与调参	Stable 4.x	界面显示姿态与参数
pymavlink	脚本化测试	2.4+	`python3 -c "import pymavlink"`

五、案例场景：从零到一次 SITL 起飞

假设要验证自定义的 my_attitude_driver。先启动 SITL 与 Gazebo，确认 QGroundControl 能看到机体并解锁；再通过 MAVROS 把 /mavros/state 与自定义驱动节点连接；最后在 Gazebo 中观察姿态响应。若驱动输出异常，优先检查 MAVLink 消息频率与坐标系定义，而不是反复重装环境。

# 启动 MAVROS 桥接
ros2 launch mavros px4.launch fcu_url:="udp://:14540@127.0.0.1:14557"

# 查看关键话题
ros2 topic echo /mavros/state
ros2 topic hz /mavros/imu/data

六、误区与复盘

误区一：只装 Gazebo 不装模型依赖。缺少 gazebo_ros 或模型库时，SITL 能启动但机体不动，需安装 ros-humble-gazebo-ros-pkgs。
误区二：ROS 1 与 ROS 2 混用。MAVROS 与 MAVROS2 包名、话题命名不同，混用会导致节点找不到。
误区三：忽略串口权限。HIL 连接真实飞控时，需将用户加入 dialout 组：sudo usermod -aG dialout $USER，重新登录生效。
误区四：端口冲突。多个 SITL 实例同时运行会抢占 14550/14540，建议用 -i 指定实例编号。

环境搭建完成后，请固定一份 env_setup.sh 记录所有版本与 source 命令，并在团队内共享。SITL/HIL 验证最怕“我这里能跑”，版本可复现比安装速度更重要。

完成以上安装与自检后，环境即可支撑后续的驱动编译、SITL 闭环调试与 HIL 联调。建议把版本号、端口分配和启动脚本写入项目 README，作为团队复现验证的基线。