Simulation 仿真

Autonomy 仿真**能力文档，涵盖进程内离线工具、Gazebo/ROS 集成与车辆抽象。按 **§1–§9 编号排列。

• 0 指南
• 1 模块概览
  • 1.1 定位
  • 1.2 核心能力
  • 1.3 相关目录结构
  • 1.4 仿真方式对比
  • 1.5 导航栈数据流（nav_test）
  • 1.6 相关模块
• 2 快速开始
  • 2.1 最快路径：nav_test（无 ROS）
  • 2.2 Gazebo 仿真（ROS2）
  • 2.3 Docker 快速上手
  • 2.4 工具选型
  • 2.5 环境变量
• 3 数学原理
  • 3.1 差速驱动运动学
  • 3.2 轮速逆运动学（差速）
  • 3.3 全向驱动（Holonomic）
  • 3.4 Ackermann 运动学
  • 3.5 里程计模型
  • 3.6 速度限幅（KinematicsControl）
  • 3.7 仿真时间
  • 3.8 符号表
• 4 使用指南
  • 4.1 配置
  • 4.2 autonomy_nav_test API
  • 4.3 system::Autonomy 仿真相关 API
  • 4.4 vehicle 模块 API
  • 4.5 Autolink 仿真模式
  • 4.6 构建选项
  • 4.7 故障排查
  • 4.8 与地图配置配合
• 5 模块架构设计
  • 5.1 设计目标
  • 5.2 实现状态
  • 5.3 分层架构
  • 5.4 数据流对比
  • 5.5 扩展：SimulationServer（规划）
  • 5.6 扩展路线图
• 6 进程内离线仿真
  • 6.1 定位
  • 6.2 核心函数
  • 6.3 导航模式
  • 6.4 构建与运行
  • 6.5 数据流图
  • 6.6 与 Autonomy API 的配合
  • 6.7 限制与扩展
  • 6.8 常见问题
• 7 Gazebo 与 ROS 集成
  • 7.1 架构
  • 7.2 环境准备
  • 7.3 启动命令
  • 7.4 Launch 参数
  • 7.5 Topic 与数据流
  • 7.6 costmap 与仿真对齐
  • 7.7 与 nav_test 的对比
  • 7.8 故障排查
  • 7.9 延伸阅读
• 8 车辆抽象与 Stage
  • 8.1 Vehicle 模块架构
  • 8.2 VehicleInterface
  • 8.3 Vehicle 当前实现
  • 8.4 KinematicsControl
  • 8.5 VehicleModel（Proto）
  • 8.6 Stage 仿真配置
  • 8.7 统一仿真后端（规划）
  • 8.8 与 nav_test 的整合建议
• 9 仿真技术综述
  • 9.1 仿真在机器人开发中的角色
  • 9.2 仿真 fidelity 光谱
  • 9.3 发展时间轴
  • 9.4 仿真器对比
  • 9.5 传感器仿真要点
  • 9.6 仿真时钟
  • 9.7 Autonomy 选型建议
  • 9.8 能力矩阵
  • 9.9 参考文献