麦轮智能车TEB规划器实战：从仿真到部署全流程解析

麦轮智能车TEB规划器实战：从仿真到部署全流程解析

在自主移动机器人（AMR）和智能仓储物流车（AGV）的导航系统中，局部路径规划器的性能直接决定了机器人在动态环境中运动的流畅性、安全性与效率。对于具备全向移动能力的麦轮（Mecanum Wheel）智能车而言，传统的基于差速或阿克曼模型的规划器往往难以充分发挥其机动优势。Timed Elastic Band（TED）规划器作为一种基于图优化的局部规划算法，因其能够灵活处理复杂约束和动态障碍物而备受青睐[[1]]。

本文将系统解析如何将TEB规划器应用于麦轮智能车，涵盖从算法原理、仿真测试到实车部署的全过程，为开发者提供一份清晰的实战指南。

一、TEB规划器核心原理与麦轮底盘适配

1.1 TEB算法思想

TEB（时间弹性带）算法的核心是将机器人的运动轨迹视为一条由一系列带时间戳的机器人位姿（姿态与位置）组成的“弹性带”[[2]]。这条带子连接起始点和目标点，并通过优化算法（如g2o库）不断调整中间位姿点的位置和时间间隔，以最小化一个包含多重目标（如路径长度、时间、与障碍物距离、动力学约束等）的代价函数[[3]]。其优化过程能够实时考虑传感器感知到的障碍物，实现动态避障。

1.2 麦轮底盘的运动特性与挑战

麦轮底盘由四个带有倾斜辊子的Mecanum轮构成，通过控制每个轮子的转速和方向，可以实现平面内的全向移动（前后平移、左右横移、原地旋转）。这带来了更高的灵活性，但也对路径规划器提出了特殊要求：

• 运动学模型复杂：控制指令需映射到四个轮子的独立速度，传统规划器输出的线速度和角速度（v, ω）指令不能直接利用。
• 路径跟踪精度要求高：横移等特殊运动模式可能导致与全局路径的偏差模式不同于常规车型。
• 动力学约束独特：四个电机的加速度、打滑约束需要被考虑，以避免速度输出不稳定或车轮打滑[[4]]。

因此，直接将标准TEB用于麦轮车可能效果不佳。最新的研究提出了改进方案，例如在TEB的优化函数中为麦轮车引入X、Y两个方向的独立速度约束，以及四个车轮的角加速度约束，从而生成更符合其运动学与动力学特性的轨迹[[5]]。

二、仿真环境搭建与测试

在实车部署前，仿真是验证算法、调试参数的必备且安全的环节。

2.1 仿真平台选择

• ROS + Gazebo：是最主流的选择。Gazebo提供高保真的物理仿真环境，可以模拟传感器（激光雷达、IMU）、障碍物以及麦轮底盘独特的运动特性[[6]]。
• ROS + Stage：相对轻量，适合快速算法验证[[7]]。
• 自定义仿真器：也有开发者将TEB算法剥离ROS，在独立环境中进行验证和调用[[8]]。

2.2 仿真模型配置