基于 ROS 与 Ego-Planner 的无人机动态避障仿真实现
在复杂、非结构化的真实飞行场景中，比如在枝叶交错的林间穿行，或在有行人、车辆移动的城区执行任务，传统的全局规划器往往显得力不从心。它们规划的路径可能全局最优，但面对瞬息万变的局部环境，反应速度跟不上变化，导致'撞树'成了家常便饭。
Ego-Planner 提供了一种能真正解决这个痛点的方案。我们不再空谈理论对比，而是聚焦于如何在 ROS 和 Gazebo 搭建的仿真世界里，亲手实现一个能'眼观六路、随机应变'的无人机大脑。本文将直接进入代码配置、参数调优和实战排错层面，展示如何设置距离场梯度计算的网格分辨率、碰撞反作用力系数调到多少能让无人机既灵活又稳定。
1. 环境搭建与 Ego-Planner 核心思想解析
在开始敲代码之前，我们需要先理解 Ego-Planner 解决问题的独特思路。与那些依赖高精度、高计算成本的全局距离场（如 ESDF）的规划器不同，Ego-Planner 选择了一条更务实的路径：基于梯度的局部优化。
想象一下，你在一个充满家具的房间里蒙眼走路，如果每走一步都要在脑海里构建整个房间的完整三维地图并计算最优路径，那将极其缓慢。更高效的做法是，伸出手（传感器）感知前方一小块区域，如果碰到障碍物，手会感受到一个推力，你自然就会调整方向避开。Ego-Planner 的优化器就在做类似的事情：它不需要知道整个世界的精确几何，只需要在轨迹点附近，快速估算出障碍物的梯度方向（即'推力'的方向和大小），然后将轨迹点沿着梯度下降的方向'推离'障碍物。
这种思想带来了两个直接优势：极高的计算速度和对动态环境的天然适应性。因为计算只围绕当前轨迹进行，不涉及全局地图更新，所以延迟极低。同时，任何新出现的障碍物，只要被传感器捕获，其梯度信息就能立刻被纳入下一次优化迭代中，实现真正的实时反应。
1.1 搭建 ROS 与 Gazebo 仿真测试场
为了验证这一思想，我们首先需要一个能模拟复杂动态环境的'试飞场'。这里我们使用 ROS Melodic 或 Noetic，搭配 Gazebo。假设你已经配置好了基础的 ROS 环境，我们重点部署无人机模型和动态障碍物。
1. 创建工作空间与安装必要功能包：
mkdir -p ~/ego_planner_ws/src
cd ~/ego_planner_ws/src
catkin_init_workspace
# 克隆 Ego-Planner 的核心代码库（以 ZJU-FAST-Lab 开源实现为例）
git clone https://github.com/ZJU-FAST-Lab/ego-planner.git
# 安装无人机仿真模型包，例如 hector_quadrotor 或 iris 模型
# 注意：PX4 是一个庞大的项目，我们可能只需要其 Gazebo 模型。更轻量的选择是使用 rotors_simulator
git clone https://github.com/ethz-asl/rotors_simulator.git
cd ..
catkin_make
source devel/setup.bash
2. 创建带动态障碍物的 Gazebo 世界文件：
我们创建一个简单的森林场景，并加入移动的树干（模拟行人或车辆）。在 ~/ego_planner_ws/src 下新建一个 worlds 文件夹，创建 dynamic_forest.world：
<?xml version="1.0"?>
<sdf version="1.6">
<world name="dynamic_forest">
model://sun
model://ground_plane
2 0 0 0 0 0
model://tree1
-1 3 0 0 0 0
model://tree2
0 0 0.5 0 0 0
0.21.0
0.21.0
