Gazebo
Gazebo 中的 URDF、XACRO 与 SDF：机器人建模核心格式解析
一、URDF（Unified Robot Description Format）：机器人结构描述的基础
定义：URDF 是 ROS（机器人操作系统）中用于描述机器人三维结构、关节连接和运动学特性的 XML 格式，由 ROS 社区开发，广泛用于机器人仿真与控制。
核心组成与应用场景
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关键元素
- Link（连杆）：定义机器人的刚性部件，包含几何形状（如 box、cylinder、mesh）、质量、惯性矩阵等物理属性。
- Joint（关节）：连接两个连杆，支持旋转（revolute）、滑动（prismatic）、固定（fixed）等运动类型，可设置运动范围和动力学参数。
- Visual（视觉模型）：描述连杆的外观，用于仿真可视化。
- Collision（碰撞模型）：定义连杆的碰撞形状，用于物理引擎计算。
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示例片段
<robot name="my_robot">
<link name="base_link">
<inertial>
<mass value="1.0"/>
<!-- 惯性矩阵省略 -->
</inertial>
<visual>
<geometry><box size="0.2 0.2 0.1"/></geometry>
</visual>
<collision>
<geometry><box size="0.2 0.2 0.1"/></geometry>
</collision>
</link>
<joint name="base_to_wheel" type="revolute">
<parent link="base_link"/>
<child link="wheel_link"/>
<axis xyz="0 1 0"/>
</joint>
</robot>
- 优缺点
- 优点：结构简单，与 ROS 生态深度集成，适合描述刚体机器人的运动学模型。
- 缺点：缺乏对传感器、灯光等仿真环境元素的描述，复杂模型编写繁琐。
二、XACRO（XML Macro）：URDF 的高级扩展工具
定义：XACRO 是基于 URDF 的宏语言，通过变量定义、参数化建模和模块复用，简化复杂机器人模型的编写，本质是 URDF 的预处理格式。
核心特性与应用
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关键功能
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变量与参数化：通过
<property>或<param>定义可复用的数值（如长度、质量），避免重复编写。 -
宏定义（Macro）：将重复模块封装为宏，如定义轮子模型后多次实例化：
<macro name="wheel" params="name xyz rpy">
<!-- 轮子模型定义 -->
</macro>
<wheel name="left_wheel" xyz="0.1 0.05 0" rpy="0 0 0"/> -
条件编译：通过
<if><else>根据参数动态生成模型，适合多版本机器人配置。
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优势
- 代码复用：减少重复代码，如四足机器人的四条腿可通过宏实例化，只需修改参数。
- 维护性：集中管理全局参数（如机器人高度、关节限制），修改一处即可应用于整个模型。
三、SDF（Simulation Description Format）：Gazebo 仿真的专属格式
定义：SDF 是 Gazebo 物理引擎使用的场景描述格式，支持机器人模型、环境元素（如地形、光源）、传感器和物理规则的完整定义，由 Open Robotics 开发。
核心组成与 Gazebo 集成
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关键元素（对比 URDF）
- World（世界）：包含多个模型、物理引擎配置（如重力、摩擦系数）、环境属性（如天空盒、风速）。
- Model（模型）：可包含多个 Link 和 Joint，与 URDF 结构类似，但扩展了传感器（如 Camera、LiDAR）和动态属性（如关节电机控制参数）。
- Plugin（插件）：通过 C++/Python 插件扩展功能，如定义关节控制器、传感器数据输出接口。
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SDF 与 URDF 的关系
- 兼容与扩展：SDF 可直接导入 URDF 模型，但 URDF 缺乏的传感器、物理引擎参数需在 SDF 中补充。
- 示例对比：URDF 定义机器人结构，SDF 在此基础上添加 Gazebo 特有的仿真参数（如关节阻尼、传感器噪声模型）。
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典型结构
<sdf version="1.9">
<world name="default">
<include>
<uri>model://my_robot</uri> <!-- 引用机器人模型 -->
</include>
<physics name="default_physics">
<gravity>0 0 -9.81</gravity>
<ode>
<solver>
<type>quick</type>
</solver>
</ode>
</physics>
<model name="my_robot">
<!-- 机器人Link和Joint定义，类似URDF -->
<sensor name="camera_sensor" type="camera">
<pose>0 0 0.5 0 0 0</pose>
<camera>
<horizontal_fov>1.57</horizontal_fov>
<image>
<width>640</width>
<height>480</height>
</image>
</camera>
</sensor>
</model>
</world>
</sdf>
四、三者的关系与应用场景总结
| 格式 | 核心功能 | 适用场景 | 与 Gazebo 的关系 |
|---|---|---|---|
| URDF | 机器人运动学与结构描述 | ROS 机器人控制、运动规划 | 可导入 Gazebo，但缺乏仿真细节 |
| XACRO | URDF 的参数化与模块化工具 | 复杂机器人模型开发、多版本配置 | 预处理为 URDF 后导入 Gazebo |
| SDF | 完整仿真场景描述（含物理引擎参数） | Gazebo 仿真、传感器模拟、环境搭建 | Gazebo 原生支持，推荐用于仿真 |
五、实际应用流程（以 Gazebo 仿真为例）
- 使用 XACRO 编写参数化的 URDF 模型，定义机器人结构（如机械臂连杆、关节）。
- 通过 XACRO 预处理生成标准 URDF，或直接在 SDF 中引用 URDF 模型。
- 在 SDF 中补充 Gazebo 特有的元素：
- 物理引擎配置（如 ODE、Bullet）、传感器模型（如激光雷达、IMU）。
- 添加环境模型（如地面、障碍物）和插件（如关节位置控制器）。
- 启动 Gazebo 加载 SDF 文件，实现机器人在虚拟环境中的物理仿真与交互。
六、工具与资源推荐
- 开源模型库：Gazebo Model Zoo 提供大量机器人和环境的 SDF 模型。
- 学习资料：Gazebo 文档
通过灵活组合 URDF、XACRO 和 SDF，可高效构建从简单到复杂的机器人仿真系统，满足科研、教育和工程开发需求。