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        ROS2 中结合 TurtleBot3 和 Nav2 实现导航是一个常见且实用的机器人导航任务。以下是一个详细的步骤说明，涵盖从环境配置到实际导航的完整流程。教程使用的是 Ubuntu 22.04 （x86笔记本）和 ROS2 Humble 版本，并以 TurtleBot3 的 Gazebo 仿真环境为例。如果你在实际机器人上操作，部分步骤需要稍作调整。本教程将包括安装、配置、SLAM 建图和导航的实现。

1. 环境准备

1.1 安装 ROS2 Humble

确保你已经安装了 ROS2 Humble。如果尚未安装，可以按照官方文档进行安装：

sudo apt update
sudo apt install ros-humble-desktop
source /opt/ros/humble/setup.bash

1.2 安装 TurtleBot3 相关包

安装 TurtleBot3 的仿真和导航相关包：

sudo apt install ros-humble-turtlebot3 ros-humble-turtlebot3-msgs ros-humble-turtlebot3-gazebo ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup

设置 TurtleBot3 型号（例如 burger、waffle 或 waffle_pi），这里以 waffle 为例：

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

1.3 安装 Cyclone DDS

Nav2 默认使用 Fast DDS，但与 TurtleBot3 的兼容性可能不如 Cyclone DDS 好。安装并配置 Cyclone DDS：

sudo apt install ros-humble-rmw-cyclonedds-cpp
echo "export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_cyclonedds_cpp" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

1.4 验证安装

检查 ROS2 和 TurtleBot3 环境是否正确设置：

ros2 pkg list | grep turtlebot3
ros2 pkg list | grep nav2

确保看到 turtlebot3 和 nav2 相关的包。

2. 配置 Gazebo 仿真环境

TurtleBot3 提供了一个 Gazebo 仿真环境，方便在没有物理机器人时进行测试。设置 Gazebo 模型路径：

echo "export GAZEBO_MODEL_PATH=$GAZEBO_MODEL_PATH:/opt/ros/humble/share/turtlebot3_gazebo/models" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

启动 Gazebo 仿真环境，加载 TurtleBot3 世界：

ros2 launch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch.py

 启动 Gazebo，加载 TurtleBot3 机器人（waffle 型号）和一个默认的测试环境。你应该能看到 TurtleBot3 在 Gazebo 窗口中出现。

3. 使用 SLAM 构建地图

在导航之前，需要为机器人创建一个环境地图。Nav2 支持使用 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）来构建地图。这里我们使用 slam_toolbox 进行在线 SLAM。

3.1 启动 SLAM

在新的终端中，启动 TurtleBot3 的 SLAM 节点：

ros2 launch turtlebot3_navigation2 navigation2.launch.py use_sim_time:=true slam:=true

• use_sim_time:=true：确保使用 Gazebo 的仿真时间。
• slam:=true：启用 SLAM 模式，启动 slam_toolbox。

 这将同时启动 Gazebo、RViz 和 SLAM 节点。RViz 窗口会显示激光雷达数据和正在构建的地图。

3.2 遥控机器人建图

在另一个终端中，启动 TurtleBot3 的遥控节点以手动控制机器人移动，收集环境数据：

ros2 run turtlebot3_teleop teleop_keyboard

使用键盘（WASD 键控制移动，X 停止）在 Gazebo 环境中移动 TurtleBot3，尽量覆盖整个环境。RViz 中会实时显示地图的构建过程，白色区域表示自由空间，黑色表示障碍物，灰色表示未知区域。

3.3 保存地图

当地图构建到满意程度（大部分自由空间和障碍物被正确识别），保存地图：

ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f ~/my_map

这会在用户主目录下生成 my_map.pgm 和 my_map.yaml 文件，分别存储地图图像和配置信息。完成后，关闭 SLAM 节点（Ctrl+C）。

4. 配置 Nav2 导航

现在有了地图，我们可以使用 Nav2 进行导航。Nav2 是一个功能强大的导航框架，包含路径规划、定位、控制和行为树等模块。

4.1 启动 Nav2 导航

启动 Nav2 导航堆栈并加载之前保存的地图：

ros2 launch turtlebot3_navigation2 navigation2.launch.py use_sim_time:=true map:=~/my_map.yaml

• map:=~/my_map.yaml：指定之前保存的地图文件路径。
• use_sim_time:=true：确保与 Gazebo 仿真同步。

 这将启动 Gazebo、RViz 和 Nav2 导航堆栈。RViz 会显示加载的地图和 TurtleBot3 的初始位置。

4.2 设置初始位置

Nav2 需要知道机器人当前的位姿（位置和方向）。在 RViz 中：

1. 点击顶部工具栏的 2D Pose Estimate 按钮。
2. 在地图上点击 TurtleBot3 的当前位置，并拖动绿色箭头调整机器人朝向，与 Gazebo 中的实际位置对齐。
3. 移动机器人（使用 teleop_keyboard 稍微移动一下）以帮助 AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）算法收敛。你会看到 RViz 中绿色箭头（粒子云）逐渐聚拢，表示定位更精确。

4.3 设置导航目标

定位完成后，设置导航目标：

1. 在 RViz 中点击 Navigation2 Goal 按钮。
2. 在地图上点击目标位置，并拖动绿色箭头指定目标朝向。
3. TurtleBot3 将自动规划路径并移动到目标点，避开地图中的障碍物。

Nav2 会通过全局路径规划器生成路径，并使用局部规划器动态避障。你可以在 RViz 中看到规划的路径（绿色线条）和激光雷达数据。

5. 高级配置（可选）

5.1 调整 Nav2 参数

Nav2 的行为可以通过参数文件调整。默认参数文件位于 /opt/ros/humble/share/nav2_bringup/params/nav2_params.yaml。你可以复制并修改该文件，例如调整最大速度、规划器类型等：

cp /opt/ros/humble/share/nav2_bringup/params/nav2_params.yaml ~/nav2_params.yaml
ros2 launch turtlebot3_navigation2 navigation2.launch.py use_sim_time:=true map:=~/my_map.yaml params_file:=~/nav2_params.yaml

常用参数包括： 

• controller_server/max_vel_x：最大线速度。
• planner_server/GlobalPlanner：全局规划器类型（如 NavFn 或 SmacPlanner）。
• amcl/min_particles：AMCL 定位的粒子数量，影响定位精度和计算开销。