Ubuntu 22.04 + ROS 2 Humble 下 SLAM 建图 + 导航（Nav2 + slam_toolbox） 的完整教程

一、准备工作（环境搭建）

1. 安装 ROS 2 Humble

Ubuntu 22.04 上支持 ROS 2 Humble 的二进制安装，先安装基础环境并更新系统（参考 ROS 官方说明）

sudo apt update
sudo apt install ros-humble-desktop

确保环境变量在 shell 中自动加载：

echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

二、安装必要导航与 SLAM 软件包

在安装完成 ROS2 Humble 后，继续安装导航系统和 SLAM 工具：

sudo apt update
sudo apt install ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup
sudo apt install ros-humble-slam-toolbox

上述命令会安装：

• Navigation2（Nav2） --- ROS2 主流导航栈

• slam_toolbox --- 实时 2D SLAM 建图工具

三、准备机器人模型（以 TurtleBot3 为例）

使用仿真结构（Gazebo），推荐安装 TurtleBot3：

sudo apt install ros-humble-turtlebot3*

并设置机器人模型：

echo "export TURTLEBOT3_MODEL=waffle" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

四、SLAM 建图

1) 启动机器人仿真（Gazebo）

在一个终端中启动机器人仿真：

ros2 launch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch.py

此命令会启动 Gazebo、机器人模型，以及相关传感器仿真。

2) 启动 SLAM 工具

在另一个终端里运行 slam_toolbox 来实时建图：

ros2 launch slam_toolbox online_sync_launch.py

这个节点将处理传入的 /scan 激光数据，增量生成地图（Occupancy Grid）。

3) 在 RViz2 可视化地图

在另一个终端启动 RViz2：

rviz2

在 RViz 中：

• 选择 Fixed Frame 为 map

• 显示 LaserScan 映射（/scan）

• 显示 OccupancyGrid（地图）

• 使用 2D Pose Estimate 估计机器人初始位姿

这样你可以看到实时的地图在生成。

五、保存生成的地图

当你完成地图生成并且满意时，可以保存地图文件（包括 .pgm 和 .yaml）：

ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f ~/my_map

运行后，在你的主目录下会得到：

my_map.pgm
my_map.yaml

地图被保存后可用于后续导航定位。

六、启动导航（定位 + 自动导航）

1) 启动 Nav2 导航节点并加载地图

ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py map:=~/my_map.yaml

该启动文件会启动：

• AMCL 定位节点

• 全局/局部规划

• 生成速度控制指令

2) 在 RViz2 中发送目标导航命令

在 RViz2 中：

1. 使用 2D Pose Estimate（初始定位）

2. 使用 2D Nav Goal（目标位置）

3. 

此时 Nav2 会自动规划路径并发布 /cmd_vel，机器人将自动导航到指定目标位置。

七、总结流程图