第二章 仿真环境搭建：ROS + Gazebo 环境安装、创建简单障碍物场景、配置机器人模型与传感器插件

好，咱们正式开始动手了。这一章要解决一个很实际的问题——怎么把仿真环境搭起来。说实话，我见过太多人算法写得飞起，结果一跑仿真就崩，最后发现是环境没配好。所以这一章，咱们稳扎稳打，把地基打牢。

2.1 ROS + Gazebo 环境安装

ROS 和 Gazebo 的关系，说白了就是「大脑」和「身体」。ROS 负责通信、决策，Gazebo 负责物理模拟、传感器数据生成。我个人习惯用 ROS Noetic + Gazebo 11 的组合，稳定，坑少。

安装其实就几条命令，但我建议你一步步来，别复制粘贴一整段。我在项目中遇到过有人因为源没换，装了一整天没装上的情况。

# 1. 设置 sources.list
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

# 2. 设置密钥
sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654

# 3. 更新并安装完整桌面版
sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-desktop-full

# 4. 初始化 rosdep
sudo rosdep init
rosdep update

# 5. 设置环境变量
echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 6. 安装 Gazebo 11（通常已包含在 desktop-full 中）
sudo apt install gazebo11 gazebo11-plugin-base

2.2 创建简单障碍物场景

环境搭好了，接下来咱们得有个「试验场」。你想想看，避障算法总得有东西可避吧？我一般不会一上来就用复杂地图，而是先搭一个简单的障碍物场景，方便调试。

Gazebo 里建场景有两种方式：一是用 GUI 手动拖拽，二是写 .world 文件。我个人更推荐后者，因为可复现、可版本控制。

下面是一个最简单的障碍物场景，包含地面、一面墙和几个柱子：

<?xml version="1.0" ?>
<sdf version="1.6">
  <world name="simple_obstacle_world">
    <include>
      <uri>model://sun</uri>
    </include>
    <include>
      <uri>model://ground_plane</uri>
    </include>

    <!-- 一面墙 -->
    <model name="wall">
      <pose>2.0 0.0 0.5 0 0 0</pose>
      <link name="body">
        <collision name="collision">
          <geometry>
            <box>
              <size>0.2 3.0 1.0</size>
            </box>
          </geometry>
        </collision>
        <visual name="visual">
          <geometry>
            <box>
              <size>0.2 3.0 1.0</size>
            </box>
          </geometry>
          <material>
            <ambient>0.8 0.2 0.2 1</ambient>
          </material>
        </visual>
      </link>
    </model>

    <!-- 两个柱子 -->
    <model name="pillar1">
      <pose>1.0 1.5 0.5 0 0 0</pose>
      <link name="body">
        <collision name="collision">
          <geometry>
            <cylinder>
              <radius>0.2</radius>
              <length>1.0</length>
            </cylinder>
          </geometry>
        </collision>
        <visual name="visual">
          <geometry>
            <cylinder>
              <radius>0.2</radius>
              <length>1.0</length>
            </cylinder>
          </geometry>
        </visual>
      </link>
    </model>

    <model name="pillar2">
      <pose>1.0 -1.5 0.5 0 0 0</pose>
      <link name="body">
        <collision name="collision">
          <geometry>
            <cylinder>
              <radius>0.2</radius>
              <length>1.0</length>
            </cylinder>
          </geometry>
        </collision>
        <visual name="visual">
          <geometry>
            <cylinder>
              <radius>0.2</radius>
              <length>1.0</length>
            </cylinder>
          </geometry>
        </visual>
      </link>
    </model>
  </world>
</sdf>

2.3 配置机器人模型（差速轮 / 全向轮）

场景有了，该让主角登场了。机器人模型用 URDF 或 SDF 描述。我习惯用 URDF，因为 ROS 生态对 URDF 支持更好。

先说说差速轮模型。差速轮说白了就是两个主动轮 + 一个万向轮，靠左右轮的速度差实现转向。下面是一个极简的差速轮 URDF：

<robot name="diff_drive_robot">
  <link name="base_link">
    <visual>
      <geometry>
        <box size="0.4 0.3 0.1"/>
      </geometry>
    </visual>
  </link>

  <!-- 左轮 -->
  <link name="left_wheel">
    <visual>
      <geometry>
        <cylinder radius="0.05" length="0.04"/>
      </geometry>
    </visual>
  </link>

  <!-- 右轮 -->
  <link name="right_wheel">
    <visual>
      <geometry>
        <cylinder radius="0.05" length="0.04"/>
      </geometry>
    </visual>
  </link>

  <joint name="left_wheel_joint" type="continuous">
    <parent link="base_link"/>
    <child link="left_wheel"/>
    <origin xyz="-0.15 0.2 0" rpy="0 0 0"/>
    <axis xyz="0 0 1"/>
  </joint>

  <joint name="right_wheel_joint" type="continuous">
    <parent link="base_link"/>
    <child link="right_wheel"/>
    <origin xyz="-0.15 -0.2 0" rpy="0 0 0"/>
    <axis xyz="0 0 1"/>
  </joint>
</robot>

全向轮稍微复杂一点。它通常用三个或四个麦克纳姆轮，每个轮子可以独立控制。我建议初学者先从差速轮入手，因为控制逻辑更直观。全向轮虽然运动灵活，但调参时容易让人抓狂——我在项目里就吃过这个亏，全向轮在瓷砖地面上打滑，定位直接飘了。

2.4 传感器仿真插件配置

机器人要感知环境，离不开传感器。Gazebo 里传感器是通过插件实现的。最常用的两个：激光雷达（Lidar）和深度相机。

下面是一个激光雷达插件的配置示例，直接加到 URDF 里就行：

<gazebo reference="laser_link">
  <sensor type="ray" name="head_laser">
    <pose>0 0 0.1 0 0 0</pose>
    <visualize>true</visualize>
    <update_rate>10</update_rate>
    <ray>
      <scan>
        <horizontal>
          <samples>360</samples>
          <resolution>1</resolution>
          <min_angle>-3.14159</min_angle>
          <max_angle>3.14159</max_angle>
        </horizontal>
      </scan>
      <range>
        <min>0.1</min>
        <max>10.0</max>
        <resolution>0.01</resolution>
      </range>
    </ray>
    <plugin name="laser_controller" filename="libgazebo_ros_ray_sensor.so">
      <topicName>/scan</topicName>
      <frameName>laser_link</frameName>
    </plugin>
  </sensor>
</gazebo>

深度相机的配置类似，用 depth_camera 插件。这里不展开，后面章节会专门讲传感器融合。

2.5 本章知识体系总览

为了让你对整个流程有个全局认识，我画了一张图。这张图展示了从环境安装到传感器配置的完整链路：

嗯，这张图基本概括了咱们这一章要做的事。从安装环境开始，到创建场景、配置机器人、挂载传感器，最后启动仿真验证。每一步都有坑，但只要你按顺序来，就不会出大问题。

好了，这一章的内容就到这儿。下一章咱们会正式进入避障算法的核心——如何让机器人「看到」障碍物并做出反应。到时候见。