TurtleBot3 Burger深拆：1kg差速+树莓派

在ROS圈里待久了，你迟早会撞上同一台小车：TurtleBot3 Burger。它是ROBOTIS在2017年接手的第三代TurtleBot，官方文档把它定位成"低成本、模块化、可定制"的ROS移动机器人平台，十几年攒下来的教程、导航栈和仿真配置几乎都默认它能跑。今天把这台开源标准件拆开看一遍，官方文档站每页都点开对过参数，看看这1kg出头的小车到底凭什么成了实验室门口的常驻嘉宾。

四个部件撑起的差速底盘

Burger的机械结构简单到可以用"四层楼板"来形容：顶部是360°激光雷达，中间一层是树莓派，再往下是OpenCR1.0控制板，底层挂锂电池。驱动就两个轮子，各配一颗DYNAMIXEL XL430-W250智能舵机，典型的两轮差速底盘，配一颗万向轮保持平衡。官方文档还提到，现在发售的Burger随附的激光雷达按文档口径是360°激光测距传感器，早期批次是LDS-01，装在一块可扩展的注塑框架上，孔位密布，想加摄像头、装机械臂都能自己打孔。

这里得说清楚：Burger的舵机是整机里的构成件，XL430-W250本身今天另有单款拆解，这里只从整机角度带过它怎么干活。

动力轮：两颗XL430-W250

官方文档把Burger用的XL430-W250参数列得很全：内部是ST的Cortex-M3主控（STM32F103C8，72MHz），12位非接触绝对编码器，减速比258.5:1，堵转扭矩1.4N·m（11.1V、1.3A），空载转速70rpm（11.1V），走TTL多点总线，菊花链串起来就能控。对差速小车来说，两颗舵机做速度环闭环，比普通直流减速电机加光栅编码器的方案省心不少，这是Burger能直接跑SLAM的底气之一。

参数逐项过一遍

官方文档站给出的Burger硬件规格如下，我逐项核过：

1. 尺寸138mm x 178mm x 192mm（长x宽x高），含主控板、电池和传感器的整备重量1kg；

2. 最大平移速度0.22m/s，最大旋转速度2.84rad/s（162.72deg/s）；

3. 最大负载15kg——这是结构标称值，实际超出太多会明显吃力，别当真往车上摞；

4. 爬坎阈值10mm以下，地面要平整；

5. 预期续航2小时30分，预期充电时间也是2小时30分；

6. 单板机为树莓派4，控制板MCU是32位ARM Cortex-M7带FPU（216MHz，462DMIPS）。

感知这块，LDS-01是360°二线激光扫描，检测距离120mm到3500mm，采样率1.8kHz，785nm半导体激光，Class 1安全等级，走USB或UART接主机。精度按区间分档，120mm到499mm段是±15mm，够SLAM用，别指望它做精密测量。

大脑OpenCR1.0：开源开源再开源

OpenCR1.0是这台车最有意思的板子。主控STM32F746ZGT6，32位Cortex-M7带FPU（216MHz，462DMIPS），板载三轴陀螺加三轴加速度计的IMU，TTL和RS485两路DYNAMIXEL接口，还有CAN、UART、SPI、Arduino兼容排针。供电输入7-24V，默认配LI-PO 11.1V 1800mAh（19.98Wh）电池，板子上直流3.3V、5V、12V三种输出，外接传感器不用自己搭电源树。

更要紧的是开放程度：原理图、PCB的gerber文件、物料清单和固件源码全部按开源许可放出，3D打印件也有全套CAD。想自己复刻一块板子、或者改底层控制固件，门槛几乎只剩焊接。

适合谁，不适合谁

适合的画像很清晰：要学ROS导航、SLAM、建图导航全流程的学生和实验室；需要一个"标准件"验证算法、写论文跑对比的课题组；想从仿真切实机的开发者。Burger上的时间成本最低，因为全网踩坑帖都是照着它写的。

不适合的也直说：想跑视觉导航得自己加深度相机；15kg标称负载和0.22m/s的时速决定了它不是配送机器人的料；预算敏感的个人玩家要掂量一下——官方商城页与官方美国站都没挂统一标价，价格以官方渠道询价为准（截至11月4日），整套下来比拼装玩具车高一个量级。

一句话收尾：Burger不是最便宜的差速小车，但它把"能跑通ROS导航栈"这件事做成了开箱即得的公共资源。你要买的是这个生态，不是那两颗轮子。