你是否想体验在虚拟世界里构建机器人、测试算法、检验控制器？那你必定不能错过这个项目 —— “Gazebo Classic”。

一、为何值得关注

想象一下：你可以在电脑上模拟一个复杂的、现实世界近似的环境，放入机器人、传感器、物理互动机制，再让机器人在里面行动、感知、决策、碰撞、避障……这一切都不是科幻，而是现实。这个能力，对于做机器人研发、AI算法测试、无人机/无人车仿真，甚至教学都有巨大意义。

而 Gazebo Classic，正是将这一切变为可能的开源仿真平台。它不仅支持多机器人、复杂环境、丰富传感器，还提供物理引擎、图形渲染、插件机制、TCP/IP 通信等等，是许多科研／工程团队和爱好者的首选。

对许多人而言，借助 Gazebo Classic，就能“先在虚拟里试验”，再到现实中落地 — 降低成本，提升效率，还能反复调试。

二、什么是 Gazebo Classic

Gazebo Classic 是一个功能强劲的 3D 机器人仿真器。它最早发布于 2002 年，经历多年发展，成为机器人社区公认的领先工具。

它的核心功能包括：

• 物理仿真：支持多个高性能物理引擎（默认是 ODE，也可选 Bullet、Simbody、DART 等），能够对机器人、地形、物体之间的碰撞、重力、摩擦力等进行真实建模。
• 高级 3D 渲染：使用图形渲染引擎（如 OGRE），展现逼真的光影、纹理、水面、阴影等视觉效果，让仿真环境与现实更接近。
• 丰富传感器模拟：包括激光测距（laser）、2D/3D 摄像头（类似 Kinect、普通相机）、接触传感器、力/扭矩传感器、惯性测量单元（IMU）、声纳、GPS 等，并可模拟传感器噪声，以更贴近真实世界的不确定性。
• 插件机制：用户／开发者可以编写插件（plugin）来自定义机器人行为、传感器、环境交互、控制器逻辑等，使得仿真具有高度灵活性与可扩展性。
• 机器人／模型库：包含常见机器人模型（如四旋翼、轮式机器人等），也支持用户按需定义自己的机器人模型与世界（通过 SDF 描述格式）。
• 远程／网络接口：支持通过 TCP/IP、消息通信协议（如 Protobuf）与其它系统交互，允许将仿真部署在远程服务器／云端，并通过网络与仿真交互。
• 命令行与 GUI 工具：不仅有图形界面方便互动，也提供命令行工具便于脚本化控制、自动化测试、批量仿真。

总之，Gazebo Classic 为机器人系统提供了一个“沙盒世界”：可以尽可能接近现实地测试你的机器人、算法与环境。

三、项目现状与发展：为什么是“Classic”？

随着技术发展，社区为 Gazebo 设计了新一代版本 —— Gazebo Sim（原称 Ignition），它采用更模块化、现代化的架构，增强性能和兼容性。

因此，Gazebo Classic 已趋于“历史稳定版本”。实则，它的 GitHub 仓库已经被归档（archive），不再积极更新，仅作为“只读”状态保留，以便用户查阅历史版本或维护旧项目。

官方明确指出，Gazebo Classic 将于 2025 年 1 月结束生命周期（End-Of-Life, EOL）。也就是说，对于新项目、新机器人／仿真需求，推荐迁移到 Gazebo Sim。

不过，尽管被归档，Gazebo Classic 对于许多已有系统（尤其是基于旧版 ROS /机器人框架的项目）依旧有意义。对于那些不急于迁移、或需要维护已有仿真环境的团队，它仍是一把“老刀”，稳健可靠。

四、项目授权方式

Gazebo Classic 遵循 Apache-2.0 许可证。这意味着它是开源的，你可以在符合许可证条款的前提下自由使用、修改、分发代码与二进制版本。当然，如果你修改并发布，就需要保留原始许可声明。

这种宽松许可证为研究、商业、教育用途都提供了很好的自由度 — 没有 “必须回馈修改” 的强制，但仍要尊重原作者与开源协议。

五、适合哪类用户／使用场景

那么，谁最适合使用 Gazebo Classic 呢？可以分为如下几类：

• 科研／学术团队：如果你使用 ROS / ROS1，或者已有基于 Gazebo Classic 的系统，想要快速测试算法（例如 SLAM、路径规划、视觉感知、避障、多机器人协作等），Gazebo Classic 提供了稳定、完整、被社区检验过的仿真环境。
• 机器人爱好者／初学者：对于刚入门机器人开发的人来说，使用开箱即用的仿真平台比现实里买机器人、搭建环境便宜而安全，而且可以反复调试与学习。
• 无人机／无人车／机器人系统开发者：在无人机仿真、车载导航、传感器融合、控制器调试、任务模拟等方面，用仿真大幅缩短迭代周期与测试成本。
• 教育／教学：高校课程、培训、实验室教学中，如果需要让学生了解机器人系统、传感器、物理、控制、仿真等内容，用 Gazebo Classic 做演示与练习超级合适。
• 维护旧系统、兼容旧版本：一些工业或研究项目可能长期依赖 Gazebo Classic + ROS1，如果迁移成本高、稳定性很关键，那继续使用 Classic 可能是较理想的选择。

六、优点与局限 — 理性分析

诚然，Gazebo Classic 有众多优点，但也有必定局限。理解这些，能协助你判断是否适合使用。

优点

• 成熟稳定：经过十多年发展，在学术界、工业界广泛使用，社区长久积累大量经验与案例。
• 功能全面：从物理引擎、渲染、传感器、通信、模型库，到插件系统、命令行／GUI，包罗万象，几乎涵盖所有常见仿真需求。
• 开源、宽松许可证：Apache-2.0 许可，使得商业／个人／科研用途都方便。
• 高度可扩展：插件机制允许用户扩展机器人行为、传感器、自定义场景，灵活适应多种仿真需求。
• 社区与生态兼容：早期许多 ROS 包、无人机／无人车生态都围绕其构建，资料丰富、案例多。

局限与挑战

• 逐步弃用／停止更新：2025 年 EOL，意味着未来不会有新特性／官方维护，新用户不提议长期依赖。
• 对新系统兼容性较差：如果你使用新版本 ROS2、新硬件、新插件、新架构，往往更适合使用 Gazebo Sim /新版本。
• 跨平台构建复杂：尤其在 Windows、macOS 等非典型 Linux 环境下，从源码编译可能遇依赖、兼容性问题（如物理引擎、插件、包管理等）。
• 性能／特性相对落后：相比新一代仿真框架，在渲染、模块化设计、插件接口、兼容性、多线程／并发支持上可能不够现代。

七、如果你想尝试，如何入门

假设你对 Gazebo Classic 感兴趣、希望上手，这里给出一个简略提议流程 — 适合科研或开发者作参考：

1. 搭建环境。一般提议在 Linux 上使用（许多老用户选 Ubuntu 18.04 / 20.04）。如果你使用 Windows／WSL2／macOS，需要注意可能的兼容性问题与复杂依赖配置。
2. 下载／安装 Gazebo Classic。使用官网／社区提供的方法安装，或从源码编译（注意依赖物理引擎、渲染库、插件接口等）。
3. 熟悉基础示例与工具。通过官方示例／教程，了解如何加载世界文件（world）、模型（model）、控制机器人、使用传感器、启动仿真、获取数据。
4. 试验你的机器人／算法。将你的机器人模型（URDF / SDF）导入，用插件或自定义代码实现控制、感知、行为逻辑，在仿真环境中测试。
5. 评估是否迁移到新版本。如果项目长期、复杂或需要新特性，提议思考迁移到新一代仿真平台 — 以便获得更好支持。

八、为何仍值得今天关注

尽管 Gazebo Classic 已被归档，它之所以依旧值得被推荐／关注，有以下几个理由：

• 历史遗留项目与兼容性需求：许多旧系统／机器人框架（尤其 ROS1）仍在使用 Classic，完全迁移可能成本高、复杂多变。
• 稳定、可复现：对于科研论文、仿真验证、重复试验来说，Classic 的稳定性与成熟度是优势 — 新框架可能更灵活，但也更“浮动”。
• 入门与学习成本相对较低：对于刚入门者，不必花太多精力构建复杂现代系统，只用稳定版本就可学习机器人建模、物理仿真、传感器、控制算法等基础知识。
• 开源宽松许可，便于教育、教学、研究。Apache-2.0 的授权方式使其超级适合在学校、科研、商业项目中使用。

九、总结

Gazebo Classic 是一个曾经辉煌、功能强劲、广受欢迎的 3D 机器人仿真平台。它将物理、渲染、传感器、通信结合在一起，为机器人、无人机、无人车等领域提供了几乎完整的仿真解决方案。

虽然随着时间推移，它已被新一代 Gazebo Sim 所取代，并于 2025 年停止主要维护，但对于旧系统兼容、教学／科研、快速原型验证、机器人爱好者入门等场景，它依然有其价值与意义。

如果你正思考搭建机器人仿真环境，或者已有项目基于经典版本，Gazebo Classic 是一个可以思考的工具。只要注意它的生命周期已到，不提议新项目长期依赖。

更重大的是，它的开放与成熟，为整个机器人社区积累了丰富经验、案例与教训 — 无论你是初学者、开发者，还是研究者，都可以从中获益。