gazebo阿克曼小车规划

### Gazebo 中阿克曼小车路径规划仿真设置与实现

#### 配置本地代价地图尺寸
为了在 Gazebo 中实现阿克曼小车的路径规划，首先需要配置本地代价地图（local costmap）的宽度和高度。这决定了机器人周围环境感知区域的大小，类似于在 Turtlebot Stage Simulator 中看到的情况[^1]。

local_costmap:
  width: 6.0  # 设置本地代价地图的宽度
  height: 6.0  # 设置本地代价地图的高度

#### 基础局部规划器参数调整
基础局部规划器（Base Local Planner）对于非全向移动（non-holonomic）的阿克曼车辆至关重要。通过修改其配置文件中的速度和加速度参数来适应特定类型的机器人运动特性。

base_local_planner_params:
  max_vel_x: 0.5      # 最大线速度
  min_vel_x: -0.2     # 最小线速度
  max_rotational_vel: 0.8    # 最大角速度
  acc_lim_theta: 3.2  # 角度加速度限制
  acc_lim_x: 2.5      # 线性加速度限制

#### 创建自定义插件或使用现有工具包
针对阿克曼驱动的小车，在 ROS 和 Gazebo 生态系统中有专门设计的支持库可以帮助简化开发过程。例如 `ackermann_vehicle` 或者其他类似的软件包提供了预构建的功能模块用于快速搭建实验平台。

#### 实现路径规划算法集成
最后一步是将选定的全局/局部路径规划算法集成为整个系统的组成部分。可以考虑采用 Dijkstra、A* 或 RRT 等经典方法作为起点，并根据实际需求进一步优化性能表现。