4. 运动学模型

做机器人底盘，绕不开的就是运动学模型。说白了，就是搞清楚「轮子怎么转，机器人怎么动」这件事。差速驱动是两轮机器人最经典的结构，我最早接触它是在大学做智能车竞赛的时候，那时候还没意识到这东西有多重要，直到后来做AGV项目，才真正体会到——运动学模型没搞透，后面里程计、控制全是空中楼阁。

4.1 差速驱动结构

差速驱动，顾名思义，靠左右轮的速度差来实现转向。两个独立驱动的轮子，加上一个或两个万向轮做支撑，就构成了最基本的底盘结构。

我习惯把这种结构想象成「坦克转向」——左右履带速度不同，车体就会转弯。只不过轮式底盘更灵活，也更敏感。

你想想看，如果左右轮转速一样，机器人就走直线。如果左轮比右轮快，机器人就向右转。这个直觉是对的，但具体怎么算，我们需要一套数学工具。

4.2 正运动学解算

正运动学，就是「已知轮速，求机器人速度」。这是里程计计算的基础，也是我调试底盘时最常调用的函数。

差速驱动的正运动学公式其实很简单：

v = (v_R + v_L) / 2
ω = (v_R - v_L) / L

其中：

• v：机器人线速度（m/s）
• ω：机器人角速度（rad/s）
• v_R = ω_R * r：右轮线速度
• v_L = ω_L * r：左轮线速度
• L：轮距

嗯，这里要注意：v_R - v_L 的符号决定了转向方向。如果右轮比左轮快，差值为正，机器人逆时针旋转（从上方看）。

正运动学在ROS里通常放在 odometry 节点中。每次收到轮速编码器数据，就调用这个公式，然后积分得到位置和姿态。

4.3 逆运动学解算

逆运动学正好反过来——「已知目标速度，求左右轮速」。这是运动控制的核心，说白了就是告诉电机：「你要转多快」。

公式也很直观：

v_R = v + (ω * L) / 2
v_L = v - (ω * L) / 2

然后转换成轮子角速度：

ω_R = v_R / r
ω_L = v_L / r

举个例子：假设机器人想以 0.5 m/s 的速度前进，同时以 0.3 rad/s 的角速度左转，轮距 0.4m，轮半径 0.05m：

v_R = 0.5 + (0.3 * 0.4) / 2 = 0.56 m/s
v_L = 0.5 - (0.3 * 0.4) / 2 = 0.44 m/s

ω_R = 0.56 / 0.05 = 11.2 rad/s
ω_L = 0.44 / 0.05 = 8.8 rad/s

4.4 轮速与机器人速度转换

这个转换其实包含两个方向：

1. 编码器 → 轮速 → 机器人速度（正运动学）
2. 目标速度 → 轮速 → 电机控制（逆运动学）

在ROS中，我们通常用 geometry_msgs/Twist 消息来表示机器人速度，用 std_msgs/Float64 或自定义消息来表示轮速。

我习惯把转换逻辑封装成一个类，这样代码复用性高：

class DifferentialDriveKinematics:
    def __init__(self, wheel_radius, wheel_base):
        self.r = wheel_radius
        self.L = wheel_base
    
    def forward(self, w_left, w_right):
        """正运动学：轮速 -> 机器人速度"""
        v_left = w_left * self.r
        v_right = w_right * self.r
        v = (v_left + v_right) / 2.0
        omega = (v_right - v_left) / self.L
        return v, omega
    
    def inverse(self, v, omega):
        """逆运动学：机器人速度 -> 轮速"""
        v_right = v + (omega * self.L) / 2.0
        v_left = v - (omega * self.L) / 2.0
        w_right = v_right / self.r
        w_left = v_left / self.r
        return w_left, w_right

这个类我在好几个项目里都用过，从两轮平衡车到四轮差速底盘，核心逻辑都一样。

4.5 知识体系总览

为了让你更直观地理解这一章的内容，我画了一张流程图：

这张图把正运动学和逆运动学的关系讲得很清楚。左边是「感知」方向——从轮速推算机器人状态；右边是「控制」方向——从目标速度反推轮速。两者构成了一个闭环。

4.6 实际项目中的注意事项

最后，分享几个我在实际项目中踩过的坑：

• 轮距不是固定值：轮胎气压、负载变化都会影响有效轮距。我一般在每次启动时做一次标定。
• 编码器分辨率：分辨率太低会导致低速时速度跳变。我建议至少每转500脉冲以上。
• 控制频率：ROS中/cmd_vel的发布频率建议在20-50Hz，太低会导致运动不平滑。

差速驱动运动学看起来简单，但真正做好并不容易。把基础打牢，后面的里程计融合才能事半功倍。