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导读

本文基于 Webots R2021b（2021 年 7 月 16 日发布）的官方版本说明，系统梳理这一版本的核心技术变更：面向强化学习场景新增的 Supervisor 状态保存/恢复 API 与 OpenAI Gym 集成示例、通过在线资源缓存将安装包体积缩减 70% 以上的新 URL 资源系统、将自研渲染器 WREN 移植到 WebAssembly 的全新 Web 仿真界面、支持多指夹爪等场景的耦合电机与带间隙关节 PROTO，以及新增的机器人模型、传感器与 ROS 2 集成进展。读完本文，你将掌握 R2021b 关键新特性的设计动机、API 用法与仓库内的可验证实现证据。完整的逐条变更清单请参见 Webots R2021 ChangeLog。

版本概览：R2021b 的六条主线

R2021b 的改进集中在六个方向：强化学习实验支持、安装包瘦身、Web 端渲染引擎重写、电机与关节功能扩展、机器人模型库扩充、ROS 2/ROS 1 生态集成。下面逐一展开，每条主线都结合当前仓库的源码与示例给出实现层面的印证。

面向强化学习场景的 Supervisor 新 API

强化学习实验最繁琐的一环是 episode 重置（reset）与状态复制。R2021b 为此新增了四个 Supervisor API，全部声明在 include/controller/c/webots/supervisor.h 中：

void wb_supervisor_node_save_state(WbNodeRef node, const char *state_name); void wb_supervisor_node_load_state(WbNodeRef node, const char *state_name); void wb_supervisor_node_set_joint_position(WbNodeRef node, double position, int index); const char *wb_supervisor_node_export_string(WbNodeRef node);

节点状态的保存与恢复（save_state / load_state）

wb_supervisor_node_save_state会保存指定节点及其所有后裔节点的完整仿真状态（位置、姿态、速度、关节状态、物理属性等），并关联一个字符串标识state_name；之后调用wb_supervisor_node_load_state即可在任意时刻将这部分场景"回退"到已保存的状态。这比传统做法——删除整棵子树再重建——要轻量得多，也更适合在多智能体 RL 场景中对单个机器人（而非整个世界）做部分重置。

官方 ChangeLog 对此的表述是 "allow partial world reverting to a saved state"，即"允许将世界部分回退到已保存状态"。从设计意图看，这是为 RL 训练循环中"每个 episode 结束即恢复初始构型"的典型需求准备的。

节点定义的字符串导出（export_string）

wb_supervisor_node_export_string返回一个可用来重新构造该节点的字符串表示。典型用途是：训练中需要按概率复制若干同类实体（例如随机摆放多个障碍物或生成多个相同机器人），先取一次定义字符串，之后按需实例化，避免重复查询 DEF 名称与字段。

主动/被动关节的人工位置设定（set_joint_position）

wb_supervisor_node_set_joint_position允许不通过电机（Motor）指令，直接、立即地设定主动关节与被动关节（passive joint）的位置。index参数用于指定多自由度关节（如 Hinge2Joint）中的对应轴。这对 RL 非常实用：训练中直接"搬动"机械臂到期望位形，无需等待电机 PID 收敛，从而显著加速 reset 与数据采集。

配套的 OpenAI Gym 集成示例

仓库中新增了 OpenAI Gym 集成示例，位于 projects/samples/howto/openai_gym/，其中 openai_gym.py 演示了将 Webots 仿真封装为 Gym 环境接口（action/observation/reward/reset 循环）的典型写法，配合 openai_gym.wbt 世界文件可直接运行，可作为自建 RL 训练框架的起点模板。

安装包体积优化与新 URL 资源系统

思路：资源按需下载 + 本地缓存

R2021b 从安装包中移除了纹理（textures）、网格（meshes）和声音（sounds）等静态资源。这些资源不再随安装包分发，而是在仿真加载到对应url字段时从网络下载，并缓存在本地供后续复用。官方同时移除了离线文档等冗余内容，最终安装包体积大幅缩减：

Windows 包从 1.65 GB 降到 448 MB，Linux 从 1.45 GB 降到 263 MB，macOS 从 1.42 GB 降到 226 MB——缩减幅度超过 70%。对在服务器、容器或 CI 中频繁部署 Webots 的强化学习流水线而言，这是非常可观的收益。

支持 http/https 下载的 URL 字段

按官方 ChangeLog，以下节点的 URL 字段在 R2021b 起支持http://与https://协议下载并缓存：

• Background（天空盒）
• Camera（背景图）
• ContactProperties（接触纹理）
• ImageTexture（贴图）
• Mesh（网格文件）
• Motor（自定义电机特性曲线等）

旧世界文件迁移提示：R2021a 及更早版本的世界文件中，纹理/网格往往引用本地相对路径。升级到 R2021b 后需要将这些本地 URL 更新为指向在线资源（官方给出的示例是把textures/carpet.jpg这类路径改写为指向 Webots 仓库 R2021b 标签的完整资源地址），否则对应资源可能无法加载。

新 Web 渲染引擎：将 WREN 移植到 WebAssembly

Webots 的 Web 界面（流式仿真、动画回放）此前使用独立的渲染管线，长期存在一个问题：网页端与桌面端的阴影、光照参数难以完全一致，导致同一场景在两个端看起来"不一样"。

R2021b 的解决方案是釜底抽薪——把 Webots 桌面端自研的 3D 渲染器WREN（Webots Renderer ENgine，源码位于 src/wren/）整体编译为 WebAssembly，并直接用于 Web 仿真界面。这样一来，网页端与桌面端共享同一套渲染代码，光照、阴影与材质效果天然一致，可以"straightforward"地在 Web 上运行高质量仿真与动画。官方同时趁此次改造刷新了 Web 界面的图形用户界面（GUI）。

对使用者而言，这意味着：通过 Web 分享、演示或远程运行仿真时，渲染结果与本地桌面版高度一致，不再需要为网页端单独调参。

电机与关节功能扩展

耦合电机（Coupled Motors）

R2021b 为 Motor 节点 增加了耦合电机支持：在name字段中通过::分隔符指定与之逻辑关联的另一个电机，并用新增的multiplier字段设定两者之间的传动比率。

在源码 src/webots/nodes/WbMotor.cpp 中可以找到这条实现的直接证据：

• 第 76 行mMultiplier = findSFDouble("multiplier");解析multiplier字段；
• 第 217–223 行通过电机名字中的::分隔符解析并建立mCoupledMotors列表，且保持耦合关系的对称性；
• 第 357–397 行在计算目标位置、目标速度与力/力矩时统一乘以multiplier()，保证主从电机按比例联动；
• 第 548–601 行还跨耦合电机校验最小/最大位置与最大速度的一致性约束。

# 耦合电机的典型字段用法（示意） Motor { name "left_finger::right_finger" # "::" 指定关联电机 multiplier 1 # 传动比率（不可为 0，默认 1） }

这项功能特别适合简化多指夹爪（multi-fingered grippers）等需要多个关节同步驱动的机构——不再需要在控制器里手动同步多个电机的位置/速度指令。

带间隙关节：HingeJointWithBacklash / Hinge2JointWithBacklash

机械传动中的"间隙"（backlash）对真实机器人精度影响显著，R2021b 为此新增两个 PROTO 节点：HingeJointWithBacklash与Hinge2JointWithBacklash，分别扩展 HingeJoint 与 Hinge2Joint，用于在铰链中方便地加入间隙效应。

以 projects/joints/protos/HingeJointWithBacklash.proto 为例，其关键字段与实现机制如下：

• backlash（默认 0.01）：定义齿轮间隙大小，取值范围 [0, ∞)；
• gearMass（默认 0.1）：定义模拟间隙的齿轮质量；
• device/outputSensor/startPoint/endPoint：与普通关节一致，用于挂载电机、位置传感器、起点与终点。

实现上，该 PROTO 在backlash > 0时会在endPoint前插入一个"虚拟齿轮实体"（带物理属性Physics的 Solid），并在其内部嵌套一个微型 HingeJoint，通过将minStop/maxStop设为±backlash/2、stopERP设为 0，让末端在间隙范围内"自由游走"，从而在物理层面还原真实的空行程效应。若backlash为 0，则直接退化为普通 HingeJoint。官方同时提供了对应的示例世界（见 ChangeLog 的 #2786、#2850 PR）。

通用 Gear 齿轮 PROTO

R2021b 新增了通用GearPROTO，用于模拟基于碰撞的传动机构（collision-based transmission）。其实现位于 projects/objects/gear/protos/Gear.proto，是一个使用 JavaScript 模板语言（template language: javascript）程序化生成几何的 PROTO：

• teeth（默认 8）：齿数，取值 [8, ∞)，低于 8 会自动回退默认值；
• width（默认 0.01）：齿轮厚度；
• innerRadius（默认 0.01）：中心孔半径；
• pitchRadius（默认 0.04）：齿节圆半径；
• toothDepth（默认 0.01）：齿深；
• density（默认 0.001）：齿轮密度，为 0 时禁用物理；
• bodyBoundingObject/teethBoundingObject：是否启用齿轮主体圆柱碰撞体、是否在每个齿上生成球形/胶囊碰撞接触点。

模板内部按齿数循环计算顶点坐标并生成 IndexedFaceSet 网格，同时在teethBoundingObject开启时于每个齿尖生成球/胶囊碰撞体，用于齿间啮合的碰撞式传动仿真。

新增机器人模型

R2021b 在 projects/robots/ 下新增了多款机器人模型，对应世界文件均可直接打开运行。

模块化移动平台：Summit-XL Steel、MiR100、Fabtino

新增三款用于物流与室内运输场景的模块化移动平台机器人：

• Robotnik Summit-XL Steel：summit_xl_steel.wbt
• Mobile Industrial Robots MiR100：mir100.wbt
• REC Fabtino：fabtino.wbt

三款模型都预定义了用于安装附加设备的挂载位点（mounting points），并预留了前/后激光雷达（lidar）位，方便用户直接在其上扩展传感器与执行器。

Niryo Ned 六轴协作机械臂

Niryo Ned 是一款面向工业环境中编程教学的 6 轴协作机器人（collaborative robot），其模型适合用于 ROS 与机械臂运动学/逆运动学教学实验。

NVIDIA JetBot 与 Jetson Nano 板卡

NVIDIA JetBot 是基于 NVIDIA Jetson Nano 开发板的低成本双轮机器人，广泛用于 AI 机器人应用（如目标跟随、避障等）。除整机模型外，R2021b 还单独提供了 NVIDIA Jetson Nano 板卡的独立模型，方便用户将其嵌入自建机器人。

新增传感器：SICK S300 激光雷达与 Altimeter 高度计

SICK S300 激光雷达模型

R2021b 在传感器库中新增了SICK S300激光雷达（lidar）模型，相关设备模型位于 projects/devices/sick/（该目录同时维护多个 SICK 系列激光雷达的 PROTO 与配套文档）。S300 是工业安全/导航领域常用的二维激光扫描仪，可满足室内移动机器人建图与导航仿真需求。

社区贡献的 Altimeter 高度计

感谢社区贡献者 sishamilton，R2021b 提供了全新的Altimeter传感器，用于获取机器人或机器人部件相对地面的全局高度（altitude）。其完整 API 与字段说明见 Altimeter 节点参考文档，官方示例用法见 示例设备列表中的 Altimeter 小节。该传感器与 GPS 配合，可以方便地构建三维位置感知系统。

ROS 2 与 ROS 1 集成进展

ROS 2：16 个 Webots 包，兼容 Foxy / Galactic / Rolling

R2021b 持续完善 ROS 2 支持，官方 Webots 包（webots_ros2）数量达到 16 个，且本版本完全兼容 ROS 2 当前的两个最新发行版（Foxy Fitzroy、Galactic Geochelone）以及滚动版本（Rolling Ridley）。本版本重点新增了四个包：

• webots_ros2_tesla：演示 Webots 与 ROS 2 的汽车仿真。特斯拉 Model 3 车辆通过简单的 OpenCV 图像处理实现车道跟随；
• webots_ros2_mavic：演示 Webots 与 ROS 2 的无人机仿真。DJI Mavic 2 PRO 无人机使用简单的 PD 控制器跟随给定的geometry_msgs/Twist速度指令；
• webots_ros2_driver：全新的 Webots ROS 2 接口核心，面向性能设计，支持通过 C++ 插件扩展，并可通过 URDF 文件进行便捷配置；
• webots_ros2_control：集成ros2_control控制框架的插件，已在webots_ros2_turtlebot包中落地。

ROS 1：ros_control 集成与更简单的传感器启用

R2021b 也没有冷落 ROS 1：一方面将ros_control框架集成进来（通过--use-ros-control启动参数激活，即可直接使用diff_drive_controller、joint_state_controller等标准控制器）；另一方面，传感器不再需要通过 service 手动启用——配合--auto-publish参数，所有设备会在启动时自动启用并创建对应 topic。此外还新增了--robot-description参数暴露robot_description（内含机器人 URDF），使 Webots 更容易嵌入 ROS 1 应用。官方同时提供了一个集成 SLAM（gmapping）与 MoveIt 的 Tiago 演示示例。

其他亮点：Billboard 节点与 JavaScript 程序化 PROTO

• Billboard 节点：新增 Billboard 节点，其子节点会自动平移/旋转以始终面向视点（viewpoint）。在场景中放置方向指示牌、标签或"始终面向用户"的辅助信息非常实用，其含义可类比三维场景中"永远面向相机"的公告板。
• JavaScript 程序化 PROTO：程序化 PROTO（Procedural PROTO）此前仅支持 LUA 脚本，R2021b 起新增 JavaScript 支持，用法见 JavaScript 程序化 PROTO 文档。上文提到的GearPROTO 正是用 JavaScript 模板语言实现的典型示例——脚本在解析阶段动态生成几何节点，让"一个参数化齿轮 PROTO 生成任意齿数齿轮"成为可能。
• 其他值得一提的底层改进（详见 ChangeLog）：仿真重置（simulation reset）相关的一批 Bug 修复与同步逻辑优化（对 RL 训练稳定性至关重要）；wb_camera_get_image等图像读取函数性能显著提升；Supervisor 新增按节点检索全部字段、绝对/相对位姿获取等函数；WorldInfo新增dragForceScale/dragTorqueScale字段等。

小结

Webots R2021b 是一版"面向 AI 训练与 Web 协作"的里程碑式更新：Supervisor 状态保存/恢复与关节人工设定 API 直击强化学习实验的 reset 痛点；在线资源缓存把安装包压缩到几百 MB 级别，显著降低服务器/容器部署成本；WREN 渲染器移植 WebAssembly 让 Web 端与桌面端渲染质量首次对齐；耦合电机、带间隙关节与齿轮 PROTO 则让机构级仿真更接近真实机械。结合本文给出的仓库源码与示例路径，读者可以直接在 projects/samples/howto/openai_gym/、projects/robots/ 与 projects/joints/protos/ 等处动手验证这些新特性，并以此为起点构建自己的仿真实验。

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