【校赛】配置nav2（四）设置机器人足迹

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已于 2024-03-10 10:14:44 修改

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#机器人

于 2024-03-10 09:37:21 首次发布

本文介绍了如何在ROS2环境中使用SLAM_toolbox进行地图发布、参数配置及导航启动过程，包括发布/map话题、设置固定帧、查看足迹等关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

要想看到地图，必须要发布/map，用slam_box

ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py

所以顺序

运行

复制写好的sam_bot_description

colcon build
. install/setup.bash
ros2 launch sam_bot_description display.launch.py

新开ctrl+alt+t终端发布一种转换

ros2 run tf2_ros static_transform_publisher 0 0 0 0 0 0 map odom

新开ctrl+alt+t终端使用在sam_bot_description/config中刚刚创建的nav2_params.yaml和nav2_bringup的内置启动文件（就是你写成numble的那个包） navigation_launch.py 启动nav2

ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py params_file:=/home/shuling/gongzuo/sam_bot_description/config/nav2_params.yaml

新增地图

ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py params_file:=/home/shuling/gongzuo/sam_bot_description/config/speed_mask.yaml</

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例如，NavFn 规划器并不能保证为在狭窄空间中的非圆形机器人规划出可行路径，因为它使用机器人的圆形足迹（通过近似机器人的最大横截面半径）并检查每个代价地图网格单元的碰撞。机器人状态发布者发布了在sam_bot的URDF中定义的 base_link => sensors 的变换，而Gazebo的差分驱动插件发布了 odom => base_link 的变换。总结一下，这些服务器承载了一个或多个算法插件的地图，根据你的机器人结构和环境选择相应的插件。，具有可配置的插件来计算机器人的控制指令。

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我们提供了以上的说明，假设你想在自己的机器人上运行 SLAM，该机器人会有独立的模拟/机器人接口和导航启动文件，而这些文件在 `tb3_simulation_launch.py` 中合并，方便进行简单测试。它提到如果你只想在 Turtlebot3 起步沙盒环境中进行 SLAM，可以使用 `tb3_simulation_launch.py` 这个启动文件，并将其中的 `slam` 配置设置为 `true`，这样就能直接启动 SLAM，而不必单独启动机器人接口、导航和 SLAM。启动你选择的 SLAM 实现。

ROS2机器人实验报告提示04➡开山⬅Nav2

zhangrelay的专栏

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ROS2基础部分实验内容详细描述分别在前3次提示中。涉及文档如下所示：本节开始，主要涉及文档如下图所示：如果不熟悉，请看直播回放，并且依据回放中的方法进行练习，注意直播时ROS2版本为foxy，镜像中是galactic。本节涉及代码在如下文件夹：参考：所有代码都已调试通过，但最好按文档自学一遍，这样才能掌握。测试案例： . install/setup.bash ros2 launch sam_bot_description display.launch.py .

详细介绍ros2里面的slam_toolbox和navigation2

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是一个用于2D SLAM的ROS 2软件包，基于Karto SLAM算法。它允许机器人在未知环境中构建地图，同时定位自身在地图中的位置。提供了多种配置选项，可以适应不同的机器人平台和环境。是ROS 2中的导航框架，用于机器人在已知环境中的自主导航。它基于ROS 1中的Navigation栈，但进行了大量的改进和优化，以适应ROS 2的架构。和是ROS 2中用于SLAM和导航的两个核心软件包。通过它们的集成使用，可以实现机器人在未知环境中的地图构建和已知环境中的自主导航。

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分析代码：<?xml version="1.0"?> <launch>  <arg name="map_file" default="$(find slam_bot)/maps/jackal_race.yaml"/> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(arg map_file)" />  <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl" output="screen"> <remap from="scan" to="/slam_bot/laser/scan"/> <param name="odom_frame_id" value="odom"/> <param name="odom_model_type" value="diff-corrected"/> <param name="base_frame_id" value="base_footprint"/> <param name="global_frame_id" value="map"/> </node>  <node pkg="move_base" type="move_base" respawn="false" name="move_base" output="screen"> <rosparam file="$(find slam_bot)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="global_costmap" /> <rosparam file="$(find slam_bot)/config/costmap_common_params.yaml" command="load" ns="local_costmap" /> <rosparam file="$(find slam_bot)/config/local_costmap_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find slam_bot)/config/global_costmap_params.yaml" command="load" /> <rosparam file="$(find slam_bot)/config/dwa_local_planner_params.yaml" command="load" /> <remap from="cmd_vel" to="/cmd_vel"/> <remap from="odom" to="/odom"/> <remap from="scan" to="/slam_bot/laser/scan"/> <param name="base_global_planner" type="string" value="global_planner/GlobalPlanner" /> <param name="base_local_planner" value="dwa_local_planner/DWAPlannerROS"/> </node> </launch>

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接着，move_base节点是导航的核心，需要分全局和局部规划器，以及代价地图的参数，这里用户提供了引用[2]和[3]，特别是关于costmap_common_params中的足迹和填充参数。接下来，用户可能希望了解每个节点的具体参数...