4. 机器人模型构建与配置：URDF/SDF、差速驱动、激光雷达与IMU

好，咱们进入正题。这一章要聊的是机器人模型的构建与配置。说白了，就是给你的虚拟机器人「造个身子」，再给它装上「腿」、「眼睛」和「耳朵」。

我个人习惯把这一步叫做「搭积木」。你想想看，一个能跑起来的机器人，至少得有底盘、轮子、传感器。在Nav2的世界里，这些都得用URDF或者SDF描述清楚。

4.1 URDF vs SDF：选哪个？

先解决一个选择困难症的问题。URDF和SDF都能描述机器人，但侧重点不同。

特性	URDF	SDF
起源	ROS原生格式	Gazebo原生格式
物理属性	需要额外插件	内置支持
多机器人	不直接支持	原生支持
复用性	通过Xacro宏	通过include

我在项目中遇到过不少新手，一上来就用纯URDF，结果在Gazebo里死活动不了。为什么？因为URDF本身不包含物理引擎的配置，你得手动加插件。而SDF把这些都打包好了。

我的建议：如果你主要做Nav2仿真，用URDF+Xacro组合。原因很简单——生态成熟，社区资源多。但如果你要搞复杂的物理仿真，比如多关节摩擦、流体阻力，那SDF更合适。

4.2 构建差速驱动底盘

差速驱动，说白了就是两个主动轮加一个万向轮。控制逻辑很简单：左右轮速度差决定转向。但描述起来，有几个坑得注意。

先看一个标准的差速底盘URDF片段：

<robot name="my_robot" xmlns:xacro="http://www.ros.org/wiki/xacro">
    <link name="base_footprint">
        <visual>
            <geometry>
                <box size="0.001 0.001 0.001"/>
            </geometry>
        </visual>
    </link>

    <joint name="base_joint" type="fixed">
        <parent link="base_footprint"/>
        <child link="base_link"/>
        <origin xyz="0 0 0.05"/>
    </joint>

    <link name="base_link">
        <visual>
            <geometry>
                <cylinder length="0.2" radius="0.15"/>
            </geometry>
            <material name="blue"/>
        </visual>
        <collision>
            <geometry>
                <cylinder length="0.2" radius="0.15"/>
            </geometry>
        </collision>
        <inertial>
            <mass value="2.0"/>
            <inertia ixx="0.01" ixy="0" ixz="0" iyy="0.01" iyz="0" izz="0.01"/>
        </inertial>
    </link>
</robot>

嗯，这里要注意：base_footprint 是一个虚拟坐标系，它代表机器人在地面的投影点。我见过有人直接拿 base_link 当原点，结果里程计数据全乱了。

4.3 添加差速驱动插件

光有模型还不够，你得告诉Gazebo怎么驱动它。差速驱动插件就是干这个的。

<gazebo>
    <plugin name="diff_drive" filename="libgazebo_ros_diff_drive.so">
        <ros>
            <namespace>/</namespace>
            <argument>cmd_vel:=cmd_vel</argument>
            <argument>odom:=odom</argument>
        </ros>
        <left_joint>left_wheel_joint</left_joint>
        <right_joint>right_wheel_joint</right_joint>
        <wheel_separation>0.4</wheel_separation>
        <wheel_diameter>0.1</wheel_diameter>
        <max_wheel_torque>20</max_wheel_torque>
        <max_wheel_acceleration>1.0</max_wheel_acceleration>
    </plugin>
</gazebo>

避坑指南：我曾经在调一个四轮小车时，发现它原地打转就是不往前走。查了半天，原来是 left_joint 和 right_joint 的名字写反了。记住：插件里的关节名必须和URDF里定义的一模一样，大小写都不能错。

4.4 配置激光雷达与IMU

传感器配置是Nav2能正常工作的前提。激光雷达提供环境感知，IMU提供姿态参考。

先看激光雷达的配置：

<link name="laser_link">
    <visual>
        <geometry>
            <cylinder length="0.05" radius="0.03"/>
        </geometry>
        <material name="red"/>
    </visual>
</link>

<joint name="laser_joint" type="fixed">
    <parent link="base_link"/>
    <child link="laser_link"/>
    <origin xyz="0.1 0 0.15" rpy="0 0 0"/>
</joint>

<gazebo reference="laser_link">
    <sensor type="ray" name="laser">
        <pose>0 0 0 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_plugin" filename="libgazebo_ros_ray_sensor.so">
            <ros>
                <namespace>/</namespace>
                <argument>scan:=scan</argument>
            </ros>
            <output_type>sensor_msgs/LaserScan</output_type>
        </plugin>
    </sensor>
</gazebo>

IMU的配置相对简单：

<gazebo reference="imu_link">
    <sensor type="imu" name="imu_sensor">
        <pose>0 0 0 0 0 0</pose>
        <update_rate>50</update_rate>
        <plugin name="imu_plugin" filename="libgazebo_ros_imu_sensor.so">
            <ros>
                <namespace>/</namespace>
                <argument>imu:=imu</argument>
            </ros>
            <initial_orientation_as_reference>false</initial_orientation_as_reference>
        </plugin>
    </sensor>
</gazebo>

    关键参数说明：
    update_rate：传感器更新频率。激光雷达一般10-20Hz，IMU可以到50-100Hz。
samples：激光雷达的扫描点数。360点对应1度分辨率，720点对应0.5度。
min_angle/max_angle：扫描范围。全向雷达设±π，前向雷达设±π/2。

4.5 导出机器人描述文件

模型配好了，怎么让Nav2知道？答案是：通过ROS参数服务器发布机器人描述。

我习惯在启动文件里这样写：

<param name="robot_description"
       command="$(find xacro)/xacro '$(find my_robot_description)/urdf/my_robot.urdf.xacro'" />

或者用Python方式：

import os
from ament_index_python.packages import get_package_share_directory
from launch import LaunchDescription
from launch.actions import DeclareLaunchArgument
from launch.substitutions import LaunchConfiguration
from launch_ros.actions import Node

def generate_launch_description():
    pkg_dir = get_package_share_directory('my_robot_description')
    urdf_file = os.path.join(pkg_dir, 'urdf', 'my_robot.urdf.xacro')

    return LaunchDescription([
        DeclareLaunchArgument(
            'robot_description',
            default_value=urdf_file,
            description='Path to robot URDF file'
        ),
        Node(
            package='robot_state_publisher',
            executable='robot_state_publisher',
            parameters=[{'robot_description': open(urdf_file).read()}]
        )
    ])

小技巧：调试时可以用 check_urdf 命令验证模型是否正确。运行 check_urdf my_robot.urdf，它会输出关节树和链接信息。如果报错，多半是坐标变换或者关节类型写错了。

4.6 知识体系总览

说了这么多，咱们用一张图把整个流程串起来：

这张图把整个流程分成了四层：模型描述、驱动与传感器配置、参数导出、验证。每一层都依赖上一层，缺一不可。我在项目里见过有人跳过了验证步骤，结果在仿真里机器人直接穿模——嗯，那画面挺尴尬的。

好了，模型构建这块就聊到这儿。记住一个原则：先搭骨架，再填血肉，最后检查关节。这样配出来的机器人，跑Nav2基本不会出大问题。