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：
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AMCL 定位节点
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全局/局部规划
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生成速度控制指令
2) 在 RViz2 中发送目标导航命令
在 RViz2 中：
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使用 2D Pose Estimate（初始定位）
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使用 2D Nav Goal（目标位置）
-
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
