Gazebo 生产落地案例

五、生产落地案例

案例一：仓储 AGV 导航参数预调

背景：仓库场景里的 AGV 需要在地面有反光、通道狭窄的条件下跑通导航，真机上每次调参都要占场地和人力。

怎么做：按真实仓库尺寸建一个简化世界，护栏和货架用方盒近似，地面材质反射按实测设置；导入 AGV 的 URDF 并补齐惯性参数；在仿真里跑导航栈，用录制的真实雷达数据做对比，先在仿真里把代价地图的膨胀半径、速度限制、恢复行为调到一个合理区间。

关键配置：物理步长取毫秒量级并把实时因子尽量保持在 1 附近；雷达更新率与真机一致；所有节点统一 use_sim_time=true 并桥接 /clock；轮距、轮半径、最大加减速度与真机参数逐项对齐。

效果：真机上机后的调参时间大幅缩短，很多明显的参数错误在仿真阶段就被滤掉了。

坑与解决：一是当时实时因子只有 0.3 左右，控制器按仿真时间工作、算法按墙上时间思考，导致表现完全不像真机；把不必要的模型删掉、降低传感器频率后恢复正常。二是初始没有对齐加减速度限制，仿真里车能急停、真机上刹不住，导航看起来「更聪明」；把加速度限值改成真机的值之后才有一致性。

案例二：机械臂抓取方案预演

背景：要给一条产线做上下料，需要先确认机械臂的安装位置和抓取姿态是否可达、会不会碰到料架。

怎么做：在仿真里按实际尺寸摆放料架与传送带，把机械臂模型导入，用运动规划在场景中反复试验抓取点，验证可达性与避障路径；用接触传感器确认抓取时夹爪是否真的碰到工件。

关键配置：碰撞体要与真实几何接近（不能只用包围盒），否则避障结果不可信；关节位置控制器的增益按实际伺服特性调，避免仿真里能瞬移而真机做不到。

效果：在采购前就发现某个料位需要加高底座，省掉了一次现场返工。

坑与解决：仿真里的夹爪摩擦力是理想值，抓起来不滑；真机上由于表面油污会打滑。解决办法是把摩擦系数调低做保守评估，并在方案里加入机械限位而不是只靠摩擦力。