自2021年9月份开始进行MATLAB与ROS联合仿真相关的研究，至2021年12月份研究基本上结束，至今，已经近两年时间，期间曾收到过很多小伙伴的私信，想让我出点教程，期间我也曾多次想要抽点时间出教程，但很遗憾，总会被各种各样的事情顶掉，一拖再拖，就到了现在。
emm，由于开发过去的时间太长，在这两年中，我也没有再用到相关内容，好多技术细节已经遗忘，好在当时记录下了比较详细的整套技术文档（当然，会有一些遗漏），最近整理了一下，近期会陆续的公布出来。
至于视频教程，只能说，很抱歉，由于很多细节的遗忘，再加上现在并没有太多时间去把相关的工作重新熟悉一遍，所以只能出一个引导性的介绍视频，大致会介绍想要进行MATLAB与ROS联合仿真需要依次进行那些工作，流程是什么样子的，详细的细节需要大家自行阅读本文列举的相关资料了。
先回顾一下当时写的探索总结及仿真效果的视频演示，如下所示：
《为期两个月的MATLAB与ROS联合仿真探索总结——因为热爱，所以无所畏惧》
MATLAB与ROS联合仿真探索总结
概括性视频教程如下所示：
MATLAB与ROS联合仿真探索总结、流程介绍、实例操作演示
第一章 仿真环境搭建
关于MATLAB与ROS联合仿真的仿真环境搭建，我们提供了如下两种方案供大家选择，大家可以根据自己的实际情况自行选择。
1、选择一：直接使用提供的虚拟机镜像 （新手推荐）
选择一是一种走捷径的选择，预测大部分人会选择这条路，你只需要在你的电脑上安装完VMware这个软件，然后按照下面博客中介绍的内容操作即可。
《MATLAB与ROS联合仿真（慕羽）虚拟机镜像文件使用方法》
完成上述操作后，你可以直接跳过Ubuntu20.04的安装、ROS的安装、ROS的环境搭建等部分，直接开始建立MATLAB与ROS的通讯，然后愉快的开始进行联合仿真实验，而且不会遇到文档资料提到的可能遇到的问题
2、选择二：使用提供的文档资料自主搭建实验环境
选择二是有一定挑战性的选择，先为你的探索精神点赞，选择这条路意味着你需要自己按照提供的文档资料，从零开始，自己搭建实验的环境，需要完成ROS的安装部分、ROS仿真环境的搭建部分的文档资料所介绍的内容，参考步骤及相关资料的链接如下:
（1）安装VMware软件
（2）安装完VMware后，可以观看古月老师的视频教程，来创建自己的虚拟机，并安装Ubuntu20.04系统（视频里安装的是18.04，我们需要装20.04，步骤类似），视频链接如下：
（3）完成以上两步后就可以根据以下资料在ubuntu20.04中安装ROS系统了
《详细介绍如何在ubuntu20.04中安装ROS系统，超快完成安装（最新版教程）》
（4）按照以下资料，进行MATLAB与ROS联合仿真所需的ROS环境搭建
《MATLAB与ROS联合仿真—ROS环境搭建及相关准备工作（上）》
《MATLAB与ROS联合仿真—ROS环境搭建及相关准备工作（下）》
（5）此外你需要额外修改如下图所示的路径下的名为map_easyworld.yaml的文件的内容的第一行红框内的gly为你的虚拟机用户名
然后你和选择道路一的小伙伴一起来到了ROS与MALTAB通讯建立部分，完成后就可以愉快的开始实验了，当然在这个过程中你可能会遇到包括但不限于以下的问题，并按照其介绍的解决方法进行解决。
问题①：若VMware安装完VMware Tools后依然不能将主机下的的文件拖拽或复制到虚拟机中时，重装了多次依然不行的情况下，此时我们不妨另辟蹊径，使用共享文件夹得方式来实现主机文件与VMware虚拟机中文件的交互，详情可见以下资料
《通过共享文件夹的方式实现主机文件与VMware虚拟机中文件的交互》
问题②：Ubuntu20.04运行python文件时报错No module named ‘rospkg‘的解决方法
《Ubuntu20.04运行python文件时报错No module named ‘rospkg‘的解决方法》
第二章 建立ROS与MATLAB的通讯
MATLAB与ROS的联合仿真有两种常见的实现模式，第一种即采用Windows下的MATLAB与Ubuntu中的ROS进行联合仿真，第二种，是直接在Ubuntu中实现MATLAB与ROS的联合仿真，个人推荐使用第一种，本开源资料以第一种为例，当然也适用于第二种。
若采用第一种模式，则按照以下资料建立MATLAB与ROS的通讯（推荐）
《实现Win10环境下的MATLAB与虚拟机Ubuntu中的ROS的通讯的方法》
若采用第二种模式，则按照以下资料建立MATLAB与ROS的通讯
《详细介绍如何在Ubuntu中实现MATLAB与ROS的通讯，借助MATALB进行ROS开发》
第三章 MATLAB与ROS联合仿真常用simulink模块介绍
当我们进行MATLAB与ROS联合仿真的过程中，想要实现某项功能或者完成某项任务的时候，可以借助MATLAB中相关的simulink模块来减少工作量，本部分用于介绍联合仿真过程中常用的simulink模块，详情可见以下资料：
《使用MATALB来辅助ROS开发时常用的simulink模块介绍》
第四章 MATLAB与ROS联合仿真功能模块介绍
基于上述simulink中的ROS工具箱，我们开发了一系列用于MATLAB与ROS联合仿真的模块，采用模块化的思想，将各部分功能拆分成一个个可自由拼接的模块，提高程序的可复用性，同时便于小伙伴们进行二次开发。
我将这些模块分为五类：即白色背景的参数给定类模块、淡黄色背景的可视化绘图类模块、紫色背景的发送消息至ROS类模块，绿色背景的从ROS订阅消息类模块，淡蓝色背景的控制类模块。各类功能模块的详情介绍及搭建过程如下面的资料所示：
《MATLAB与ROS联合仿真——订阅ROS消息类功能模块介绍》
《MATLAB与ROS联合仿真——发布ROS消息类功能模块介绍》
注：上述模块中，模块名字后面带 “C” 的，说明该模块支持生成C++代码，若工程文件均由带“C”的模块拼接而成，则可以由simulink的代码生成器，生成C++的ROS代码，在ROS中独立运行，该部分内容将在后续章节中介绍。
第五章 MATLAB与ROS联合仿真实例介绍
1、基础运动控制实例
基础运动控制实例主要包括：
（1）通过设定小车运动的速度及转角来控制ROS中小车运动。
（2）通过键盘输入指令控制ROS中小车运动，键盘输入w小车前行，s小车后退，a小车左转，d小车右转，输入其他按键小车停止运动。
（3）订阅Gazebo中反馈的ROS小车的位置信息，并实时绘制出小车的运动轨迹图.
2、轨迹跟踪控制实例
轨迹跟踪控制实例主要包括：
（1）对给定的目标点进行跟踪控制
（2）对给定的轨迹进行跟踪控制
（3）实时绘制给定期望轨迹与实际跟踪轨迹，进行跟踪效果评估。
3、SLAM建图及自主导航实例
（1）使用键盘控制小车运动，借助slam_gmapping功能包体验建图过程
（2）在gazebo地图的基础上绘制小车的运动轨迹
（3）借助move_base导航框架，体验在已知地图的情况下进行导航操作，在小车的运动路径上，添加障碍物，观察小车的避障能力，体会全局路径规划与局部路径规划的区别与配合
（4）订阅并观测小车搭载的深度相机反馈的RGB彩色图像及深度图像、点云图像
（5）将SLAM建图与导航结合起来，实现未知环境的自主探索与建图
以上三个实例的详情介绍如下所示：
第六章 Simulink生成ROS代码
当我们用simulink完成控制程序的搭建后，我们期望下一次可以直接对ROS进行控制，而不是每次都需要启动matlab和simulink，因此我们可以使用simulink的代码生成器，生成ROS代码，我们提供的模块中名字后面带 “C” 的，说明该模块支持生成C++代码，若工程文件均由带“C”的模块拼接而成，则可以由simulink的代码生成器，生成C++的ROS代码，在ROS中独立运行，实现详情可见如下资料：
MATLAB与ROS联合仿真——Simulink生成ROS代码
资料获取方式：
还是建议大家按照上文中开源的文档资料自行搭建相关模块，及实例，想偷懒的可以通过以下链接获取资料
链接：https://pan.baidu.com/s/1uQ1dwEpQd1Qy7D__OQtmow?pwd=MUYU
提取码：MUYU