# MMPC

**Repository Path**: maopengda/mmpc

## Basic Information

- **Project Name**: MMPC
- **Description**: multi-drone model predictive control
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-02-13
- **Last Updated**: 2023-11-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Windows端-RflySim

**step 1**. 复制出来`32s/DistFQScenePlay_V3`文件夹，里面为Windows端所需的脚本
，`DistFQScenePlay_V3/StartScript`下为启动脚本

**step 2**. 修改`config.json`里面图像传输的目标NX的ip地址和端口号，这里需要和NX上面接收传图的ROS节点的launch文件中相一致。

![image-20220415100348334](readme.assets/image-20220415100348334.png)

**step 3**. 双击`HITLRun.bat`启动仿真场景，启动时会输出可用串口的启动顺序，按启动顺序输入串口号，入图所示。

![image-20220415095038949](readme.assets/image-20220415095038949.png)

~~4. 双击AddModels.bat 启动添加目标人物，门，窗户，桌，椅等模型到仿真场景中。~~

# Ubuntu端-NX

**step 1**. 在NX里，新建一个工作空间。

例如`buaa_ws`，过程这里不详细叙述，详见ros wiki。

**step 2**. 将`src.zip`复制到NX中新建的工作空间下再解压缩。

将解压后的`src`文件夹替换工作空间中的src文件夹。

**step 3**. 安装`OSQP`和`OSQP-Eigen`，`src`中`thirdparty`文件夹内已提供，因此只需编译、安装即可。参考 https://blog.csdn.net/qq_34859576/article/details/121094060

* 安装`OSQP`
```
  # cd osqp
  # mkdir build
  # cd build
  cmake -G "Unix Makefiles" ..
  cmake --build .
  sudo cmake --build . --target install
```
* 安装`OSQP-Eigen`
```
  # cd osqp-eigen
  # mkdir build
  # cd build
  cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/usr/local ../
  make
  sudo make install
```
* 安装`scipy`
```
  sudo apt-get install python-scipy
```
* 安装`DDS`

  参考 https://fast-dds.docs.eprosima.com/en/latest/installation/sources/sources_linux.html

* 安装`octomap-config`, `pcl-ros-config`, `tf2_geometry_msgs-config`
```
sudo apt install ros-melodic-octomap-*
sudo apt install ros-melodic-pcl-ros
sudo apt install ros-melodic-tf2-geometry-msgs
```

**step 4**. 编译`src`内源码。
```
  catkin build swarm_msgs
  catkin build
```

**step 5**. 修改`run.sh`中的无人机数量和ue4 ip地址。

![image-20220415103354257](readme.assets/image-20220415103354257.png)

修改`bs_assis/launch/bs_mavros.launch`的串口的波特率，与px4对应上
![image-20220415103354257](readme.assets/image-20220424171708.png)

**step 6**. 在Windows端仿真启动好之后，`Gps 3D Fixed`之后，在NX端 src目录下 执行一键启动脚本
```
  bash run.sh
```


**注意**

（1）如果catkin build的时候 image_receive.cpp等cpp报错，原因是opencv版本不匹配，因此可选择在其CMakeLists.txt中注释掉cpp，同时修改src外面***run.sh***-中的***roslaunch rflysim_sensor_rospkg rgb_newprotocol_cpp.launch**为**roslaunch  rflysim_sensor_rospkg rgb_newprotocol_py.launch**。

**rflysim_sensor_rospkg同时提出C++版本和python版本的传图接口。**

（2）如果运行时image_receive.py报错，原因是代码在windows下字符被更改。因此必须注意一定要在linux下解压程序源码压缩包。

![image-20220415102648899](readme.assets/image-20220415102648899.png)

![](readme.assets/image-20220415102526570.png)

（3）Address already in use 解决方案
```
netstat -apn | grep 9999  #（这里的端口号，替换成你被占用的那个端口号）
kill -9 PID
```

# 软件在环（SITL）仿真运行方法
上面介绍了硬件在环（HITL）仿真的配置和运行方法。也可以不使用飞控，直接进行软件在环仿真

**step 1**. Windows端双击`SITLRun.bat`，启动RflySim。
终端内输入要仿真的飞机数量（比如3，需要与`run.sh`、`Config.json`里的数量一致）

**step 2**. NX上修改`run.sh`中
```
    USE_PIX=false
```
运行`bash run.sh`一键运行。