【ROS2学习笔记】RViz 三维可视化

前言

本系列博文是本人的学习笔记，自用为主，不是教程，学习请移步其他大佬的相关教程。前几篇学习资源来自鱼香ROS大佬的详细教程，适合深入学习，但对本人这样的初学者不算友好，后续笔记将以@古月居的ROS2入门21讲为主，侵权即删。

一、学习目标

1. 搞懂 RViz 的核心作用 ------ 把机器人的 "数字数据" 变成 "看得见的图形"（比如摄像头图像、激光点云）
2. 掌握 RViz 的基础启动方法和界面核心功能（比如Displays窗口的使用）
3. 学会 3 类常用传感器的 "仿真 + RViz 可视化"：彩色相机、三维相机（RGBD）、激光雷达
4. 彻底分清 RViz 和 Gazebo 的区别（避免混淆两个工具的用途）
5. 记住可视化的通用流程：启动数据源（仿真/真实传感器）→ 启动RViz → 添加显示项 → 配置话题/参考系

二、先搞懂：RViz 是什么？为什么需要它？

2.1 一句话定义：机器人的 "眼睛"

RViz（Robot Visualization）是 ROS 官方的三维可视化工具，核心功能是把机器人的各种数据（传感器数据、机器人模型、坐标系、路径等）转换成 "人类能看懂的图形"，相当于给开发者装了一双 "看机器人数据的眼睛"。

2.2 为什么需要 RViz？（小白必懂的痛点）

没有 RViz 时，你看到的是这样的 "数据"：[0,255,0, 0,255,0, ...]（一堆数字，不知道是啥）有了 RViz 后，你看到的是这样的 "图形"：一片绿色的草地（数字被渲染成图像）

数据类型	无 RViz（数字 / 文本）	有 RViz（图形化）
摄像头数据	一堆 0-255 的 RGB 数值	彩色图像
激光雷达数据	一堆距离数值（0.5m, 1.2m, ...）	二维激光点组成的 "环境轮廓"
三维相机（RGBD）数据	距离 + RGB 数值组合	带颜色的三维点云（能看到物体的立体形状）
机器人坐标系	文字描述 "base_link 在 world 的 x=1m 处"	彩色坐标轴（红色 x、绿色 y、蓝色 z）

结论：RViz 让机器人开发 "看得见、好调试"，不用对着数字猜效果。

三、RViz 基础：启动与界面初识

3.1 启动 RViz（1 行命令）

打开终端，输入以下命令，直接启动 RViz：

ros2 run rviz2 rviz2

• 预期效果：弹出 RViz 窗口，默认是 "空界面"（只有网格背景），左侧有Displays窗口（核心，用来添加显示项）。

3.2 RViz 核心界面介绍（小白必看）

重点关注左侧Displays窗口，所有可视化配置都在这里操作：

界面元素	作用	小白操作场景
Fixed Frame	全局参考坐标系（所有数据都基于这个坐标系显示）	可视化传感器时，通常设为odom或base_link
Add按钮	添加要显示的数据类型（如图像、点云、激光）	要显示摄像头图像，就点 Add→选 Image
Displays列表	已添加的显示项，可配置话题、颜色等	选中 Image 项，设置 "Topic" 为/image_raw
Status列	显示项状态（绿色√= 正常，红色 ×= 有问题）	红色 × 时，检查参考系或话题是否正确

四、实战：传感器的仿真与 RViz 可视化

要在 RViz 中看到传感器数据，需要先有 "数据源"------ 要么是真实传感器（如 USB 相机），要么是 Gazebo 仿真的传感器。下面以 "Gazebo 仿真" 为例，带大家实现 3 类传感器的可视化。

4.1 实战 1：彩色相机（最常用）

场景需求

在 Gazebo 中仿真一个彩色相机，通过 RViz 看到相机拍摄的虚拟图像。

步骤 1：理解相机仿真插件配置（XACRO 代码）

相机的仿真需要用 Gazebo 的libgazebo_ros_camera.so插件，配置文件在learning_gazebo/urdf/sensors/camera_gazebo.xacro，代码带详细注释：

<?xml version="1.0"?>
<robot xmlns:xacro="http://www.ros.org/wiki/xacro">
    <!-- 彩色相机仿真插件配置：挂载到某个link（如camera_link） -->
    <xacro:macro name="camera_gazebo" params="prefix">
        <!-- gazebo标签：关联到相机连杆（prefix_link，比如camera_link） -->
        <gazebo reference="${prefix}_link">
            <!-- 1. sensor标签：定义传感器基本信息 -->
            <sensor type="camera" name="${prefix}_camera">
                <update_rate>30.0</update_rate> <!-- 传感器更新频率：30Hz（每秒拍30张图） -->
                <always_on>true</always_on>     <!-- 始终开启传感器 -->

                <!-- 2. camera标签：配置相机参数（类似真实相机的参数） -->
                <camera name="head">
                    <horizontal_fov>1.3962634</horizontal_fov> <!-- 水平视场角：80度（1.396弧度≈80°） -->
                    <image> <!-- 图像分辨率和格式 -->
                        <width>1280</width>  <!-- 宽度：1280像素 -->
                        <height>720</height> <!-- 高度：720像素（720P） -->
                        <format>R8G8B8</format> <!-- 格式：RGB三通道，每个通道8位（256色） -->
                    </image>
                    <clip> <!-- 相机可视范围（近/远裁剪面） -->
                        <near>0.02</near>  <!-- 最近能拍0.02米（2厘米）内的物体 -->
                        <far>300</far>     <!-- 最远能拍300米内的物体 -->
                    </clip>
                    <noise> <!-- 仿真图像噪声（模拟真实相机的噪点） -->
                        <type>gaussian</type> <!-- 高斯噪声（最常见的噪声类型） -->
                        <mean>0.0</mean>      <!-- 噪声均值：0 -->
                        <stddev>0.007</stddev> <!-- 噪声标准差：0.007（值越小越清晰） -->
                    </noise>
                </camera>

                <!-- 3. plugin标签：加载Gazebo相机插件（核心，让相机发布ROS话题） -->
                <plugin name="gazebo_camera" filename="libgazebo_ros_camera.so">
                    <ros>
                        <!-- 话题重映射：把插件默认的"~/image_raw"重映射为"image_raw"（简化话题名） -->
                        <remapping>~/image_raw:=image_raw</remapping>
                        <!-- 相机内参话题：发布相机参数（如焦距、分辨率，RViz显示图像需要） -->
                        <remapping>~/camera_info:=camera_info</remapping>
                    </ros>
                    <camera_name>${prefix}</camera_name> <!-- 相机名称（标识用） -->
                    <frame_name>${prefix}_link</frame_name> <!-- 相机的坐标系（关联到相机连杆） -->
                    <hack_baseline>0.2</hack_baseline> <!-- 基线（用于立体视觉，单目相机可忽略） -->
                </plugin>
            </sensor>
        </gazebo>
    </xacro:macro>
</robot>

步骤 2：启动相机仿真环境

1. 打开终端，执行启动命令（加载带相机的机器人模型到 Gazebo）：

   ros2 launch learning_gazebo load_mbot_camera_into_gazebo.launch.py

2. 验证相机话题是否发布（新终端）：

   ros2 topic list | grep image  # 查看是否有/image_raw话题

   • 预期输出：/image_raw（相机图像话题）、/camera_info（相机内参话题）。

步骤 3：RViz 可视化相机图像（详细步骤）

1. 启动 RViz：

   ros2 run rviz2 rviz2

2. 配置 RViz 显示图像：

   • 第一步：设置Fixed Frame（全局参考系）：在Displays窗口顶部，把Fixed Frame从map改成odom（或base_link，避免坐标系不匹配导致红色 ×）。
   • 第二步：添加 "Image" 显示项：点击Displays窗口左下角的Add→在弹出的窗口中选Image→点击OK。
   • 第三步：配置图像话题：在Displays列表中找到新增的Image项→展开Image→点击Topic右侧的下拉框→选择/image_raw。

3. 预期效果：RViz 窗口中显示相机拍摄的 Gazebo 虚拟环境图像（如地面、障碍物）。

4.2 实战 2：三维相机（RGBD，如 Kinect）

场景需求

仿真一个能输出 "彩色图像 + 深度信息" 的三维相机，在 RViz 中看点云（用无数带颜色的点组成的三维图像）。

步骤 1：三维相机仿真插件配置（核心代码）

三维相机用的还是libgazebo_ros_camera.so插件，但配置更复杂（需输出深度和点云），文件在learning_gazebo/urdf/sensors/kinect_gazebo.xacro：

<xacro:macro name="kinect_gazebo" params="prefix">
    <gazebo reference="${prefix}_link">
        <!-- 传感器类型设为depth（深度相机） -->
        <sensor type="depth" name="${prefix}_depth_cam">
            <update_rate>15.0</update_rate> <!-- 深度相机更新慢一点：15Hz（节省算力） -->
            <pose>0 0 0 0 0 0</pose> <!-- 相机在连杆上的位置（无偏移） -->

            <camera name="kinect"> <!-- 相机参数类似彩色相机，但分辨率低（640×480，实时性更好） -->
                <horizontal_fov>${60.0*M_PI/180.0}</horizontal_fov> <!-- 60度视场角（转成弧度） -->
                <image>
                    <format>R8G8B8</format>
                    <width>640</width>
                    <height>480</height>
                </image>
                <clip>
                    <near>0.05</near> <!-- 最近5厘米，比彩色相机远 -->
                    <far>8.0</far>    <!-- 最远8米（深度相机通常近距精度高） -->
                </clip>
            </camera>

            <!-- 加载插件，发布深度图像和点云 -->
            <plugin name="${prefix}_controller" filename="libgazebo_ros_camera.so">
                <ros>
                    <!-- 话题重映射：彩色图像→/rgb/image_raw，深度图像→/depth/image_raw -->
                    <remapping>${prefix}/image_raw:=rgb/image_raw</remapping>
                    <remapping>${prefix}/image_depth:=depth/image_raw</remapping>
                    <!-- 相机内参：彩色内参→/rgb/camera_info，深度内参→/depth/camera_info -->
                    <remapping>${prefix}/camera_info:=rgb/camera_info</remapping>
                    <remapping>${prefix}/camera_info_depth:=depth/camera_info</remapping>
                    <!-- 点云话题：深度+彩色→/depth/points（RViz要显示的点云话题） -->
                    <remapping>${prefix}/points:=depth/points</remapping>
                </ros>
                <camera_name>${prefix}</camera_name>
                <frame_name>${prefix}_frame_optical</frame_name> <!-- 光学坐标系（更精准） -->
                <min_depth>0.001</min_depth> <!-- 最小深度值 -->
                <max_depth>300.0</max_depth> <!-- 最大深度值 -->
            </plugin>
        </sensor>
    </gazebo>
</xacro:macro>

步骤 2：启动三维相机仿真

1. 启动命令：

   ros2 launch learning_gazebo load_mbot_rgbd_into_gazebo.launch.py

2. 验证点云话题（新终端）：

   ros2 topic list | grep points  # 查看是否有/depth/points话题

   • 预期输出：/depth/points（点云话题）。

步骤 3：RViz 可视化点云

1. 启动 RViz，设置Fixed Frame为odom。
2. 添加 "PointCloud2" 显示项：点击Add→选PointCloud2→OK。
3. 配置点云话题：展开PointCloud2→Topic下拉选/depth/points→勾选Use Fixed Frame（确保用 odom 坐标系）。
4. 预期效果：RViz 中显示三维点云，能看到 Gazebo 环境中物体的立体形状（比如立方体的三个面，带颜色）。

4.3 实战 3：激光雷达（如 RPLIDAR）

场景需求

仿真一个激光雷达，在 RViz 中看 "激光扫描的环境轮廓"（二维激光点）。

步骤 1：激光雷达仿真插件配置

激光雷达用 Gazebo 的libgazebo_ros_ray_sensor.so插件，文件在learning_gazebo/urdf/sensors/lidar_gazebo.xacro：

<xacro:macro name="lidar_gazebo" params="prefix">
    <gazebo reference="${prefix}_link">
        <!-- 传感器类型设为ray（激光雷达本质是"射线传感器"） -->
        <sensor type="ray" name="${prefix}_lidar">
            <update_rate>20</update_rate> <!-- 激光雷达更新频率：20Hz（每秒扫20次） -->

            <!-- ray标签：配置激光扫描参数 -->
            <ray>
                <scan> <!-- 扫描范围和精度 -->
                    <horizontal> <!-- 水平扫描（2D激光雷达，只扫水平方向） -->
                        <samples>360</samples> <!-- 每圈采样数：360个点（1度1个点，精度高） -->
                        <resolution>1</resolution> <!-- 分辨率：1（每个采样点都保留） -->
                        <min_angle>-3</min_angle> <!-- 最小角度：-3弧度（≈-171.9度） -->
                        <max_angle>3</max_angle>  <!-- 最大角度：3弧度（≈171.9度） → 总视场角≈343.8度（接近360度） -->
                    </horizontal>
                </scan>
                <range> <!-- 激光测距范围 -->
                    <min>0.10</min>  <!-- 最近10厘米 -->
                    <max>30.0</max>  <!-- 最远30米（符合常见激光雷达参数） -->
                    <resolution>0.01</resolution> <!-- 测距精度：1厘米 -->
                </range>
                <noise> <!-- 激光噪声（模拟真实雷达的测量误差） -->
                    <type>gaussian</type>
                    <mean>0.0</mean>
                    <stddev>0.01</stddev> <!-- 误差1厘米 -->
                </noise>
            </ray>

            <!-- 加载激光雷达插件，发布LaserScan话题 -->
            <plugin name="gazebo_rplidar" filename="libgazebo_ros_ray_sensor.so">
                <ros>
                    <namespace>/</namespace> <!-- 命名空间（根目录，话题直接在/下） -->
                    <remapping>~/out:=scan</remapping> <!-- 把插件默认话题重映射为/scan（ROS激光雷达标准话题） -->
                </ros>
                <output_type>sensor_msgs/LaserScan</output_type> <!-- 输出消息类型（固定为LaserScan） -->
            </plugin>
        </sensor>
    </gazebo>
</xacro:macro>

步骤 2：启动激光雷达仿真

1. 启动命令：

   ros2 launch learning_gazebo load_mbot_laser_into_gazebo.launch.py

2. 验证激光话题（新终端）：

   ros2 topic list | grep scan  # 查看是否有/scan话题

   • 预期输出：/scan（激光雷达标准话题）。

步骤 3：RViz 可视化激光扫描

1. 启动 RViz，设置Fixed Frame为odom。
2. 添加 "LaserScan" 显示项：点击Add→选LaserScan→OK。
3. 配置激光话题：展开LaserScan→Topic下拉选/scan→Size设为0.1（激光点大一点，看得清楚）。
4. 预期效果：RViz 中显示一圈激光点，勾勒出 Gazebo 环境中障碍物的轮廓（比如墙壁、箱子的边缘）。

五、关键：RViz vs Gazebo（小白再也不混淆）

很多初学者会把 RViz 和 Gazebo 搞混，用 "核心功能 + 通俗例子" 彻底区分：

对比维度	RViz（可视化工具）	Gazebo（物理仿真工具）
核心功能	显示数据（把已有的 ROS 话题数据转成图形）	生成数据（模拟真实机器人 / 传感器，发布 ROS 话题）
数据来源	依赖外部数据（真实传感器 / Gazebo 仿真）	自己生成数据（虚拟机器人 + 虚拟环境）
关键比喻	"电视"（只显示节目，不制作节目）	"电视台"（制作节目，给电视提供内容）
使用场景举例	1. 看真实 USB 相机的图像2. 看真实激光雷达的轮廓3. 看机器人导航路径	1. 没有真实相机，仿真一个相机2. 没有真实机器人，仿真一个移动机器人3. 模拟机器人在客厅环境运动
依赖关系	没有数据时，RViz 是 "空电视"（啥也显示不了）	没有 RViz 时，Gazebo 仍能生成数据（但你看不到图形）

六、复习要点总结（小白必背）

1. RViz 核心定位：数据可视化工具，"显数据" 不 "造数据"。

2. RViz 基础操作 ：

   • 启动命令：ros2 run rviz2 rviz2；
   • 必设参数：Fixed Frame（通常为odom或base_link，避免坐标系错误）；
   • 通用流程：Add显示项 → 选对应话题 → 调整参数（如Size、颜色）。

3. 各传感器关键信息 ：

   传感器类型	仿真插件文件名	核心 ROS 话题	RViz 显示项
   彩色相机	libgazebo_ros_camera.so	/image_raw	Image
   三维相机（RGBD）	libgazebo_ros_camera.so	/depth/points	PointCloud2
   激光雷达	libgazebo_ros_ray_sensor.so	/scan	LaserScan

4. Gazebo vs RViz ：

   • Gazebo："数据生产者"（仿真机器人 / 传感器，发布话题）；
   • RViz："数据消费者"（订阅话题，显示图形）。

掌握这些，你就能用 RViz 调试大部分机器人功能 ------ 无论是仿真还是真实机器人，RViz 都是你开发中的 "眼睛"！