Gazebo simplifie la simulation de flottes robotisées avec ROS 2

Le projet mené dans le cadre du Google Summer of Code 2026 par Open Robotics apporte deux améliorations majeures à Gazebo : la gestion d’espaces de noms pour chaque modèle et la création automatique de ponts entre ROS 2 et le moteur de simulation. Ces ajouts visent à réduire les manipulations fastidieuses qui pèsent sur les équipes travaillant sur des scénarios comportant plusieurs robots.

Un même modèle, plusieurs robots sans conflit

Dans une simulation de flotte, chaque robot possède ses propres topics et services. Jusqu’à présent, la duplication du fichier SDF ou la modification manuelle des noms était la méthode la plus courante, ce qui augmentait le risque d’erreurs et rendait la maintenance lourde. Le nouveau mécanisme introduit un espace de noms associé au modèle : le préfixe peut être indiqué directement dans le SDF ou ajouté au moment où le modèle apparaît dans la scène. Ainsi, deux robots utilisant exactement la même description peuvent communiquer sur des canaux distincts sans interférence.

Cette fonctionnalité reste compatible avec les modèles existants qui ne spécifient aucun espace de noms ; ils continuent à fonctionner comme avant. Le support a déjà été intégré aux briques centrales de Gazebo ainsi qu’au plugin DiffDrive, et des extensions sont en cours de revue pour les véhicules à chenilles, les capteurs et la direction Ackermann.

Ponts automatiques entre ROS 2 et Gazebo

Le second volet du projet automatise la découverte des topics et services compatibles des deux côtés et crée les ponts nécessaires. Les développeurs peuvent affiner la recherche avec des motifs d’inclusion ou d’exclusion, par exemple en transmettant les commandes de mouvement tout en filtrant les flux de caméra. Le mécanisme continue d’observer les interfaces après le lancement, ce qui permet d’ajouter un robot en cours de simulation sans reconfigurer l’ensemble.

Une configuration manuelle reste possible et conserve la priorité lorsqu’elle coexiste avec la découverte automatique. Lors d’un test avec douze robots, la découverte a fait passer l’utilisation moyenne du processeur de 2,44 % à 3,32 % tandis que la consommation mémoire est restée stable. Le test portait uniquement sur la phase de découverte et d’appariement, sans activer réellement tous les ponts.

État d’avancement et limites

Le projet propose déjà une démonstration multi‑robots et un scénario d’entrepôt avec quatre plateformes à roues Mecanum. Certaines modifications essentielles ont été fusionnées, mais le pont automatique, plusieurs plugins et une partie de la documentation sont encore en revue. Le résultat n’est donc pas encore disponible de façon uniforme dans toutes les versions de Gazebo. Les équipes qui souhaitent tester ces fonctions doivent vérifier les versions des dépôts et l’état des pull‑requests avant de les déployer en production.

Un point qui reste à traiter concerne les identifiants de repères TF : même si les topics sont séparés, les TF peuvent encore entrer en conflit, ce qui nécessite une gestion supplémentaire pour les scénarios de coordination fine.

Perspectives

Si ces travaux aboutissent à une intégration stable, ils pourraient réduire sensiblement le temps de préparation des bancs de simulation pour les entrepôts automatisés, les essaims de drones ou les flottes de véhicules autonomes. La capacité à réutiliser le même modèle sans duplication et à établir automatiquement les ponts de communication représente un gain de productivité non négligeable pour les équipes de recherche et les développeurs industriels.

En pratique, la prochaine étape sera de finaliser la revue du code, d’étendre la prise en charge des capteurs et de publier une documentation claire afin que les utilisateurs puissent intégrer ces nouveautés dans leurs projets sans surprise.