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机器人导航中的坐标系与代价地图配置摘要 本文介绍了ROS导航系统中坐标系与代价地图的核心概念与应用。在坐标系方面，重点解析了/map、/odom和/base_link三个关键坐标系的作用与关系，详细说明了/map坐标系的三种来源方式（预建图、SLAM动态建图和GPS定位）及其适用场景。在代价地图部分，对比了全局与局部代价地图的区别，包括数据来源、发布话题和应用场景。最后提供了全局代价地图的详细参数配置说明，涵盖更新频率、坐标系设置、地图尺寸和代价值等关键参数。这些内容为机器人自主导航系统的实现提供了基础理论

代价地图 (Costmap) 是ROS2 Navigation2中一个至关重要的概念。它本质上是一个二维或三维的栅格地图，其中的每个栅格（cell）都被赋予一个“代价值”（cost value），用以表示机器人移动到该位置的成本或风险。

NAV2是ROS2中的移动机器人自主导航系统，包含模块化设计的关键组件：地图服务器、定位模块、路径规划器、局部控制器和行为树协调器。其工作流程分为初始化（加载地图、定位）和导航执行（全局路径规划、动态避障）两个阶段。系统通过行为树处理异常情况，支持多种恢复策略。相比ROS1导航堆栈，NAV2具有更强的灵活性和可扩展性，能够适应复杂环境下的导航需求。各模块通过标准化接口协同工作，实现从起点到终点的安全高效移动。

AMCL（自适应蒙特卡洛定位）是ROS导航系统中实现机器人精准定位的核心算法。它通过粒子滤波技术，将机器人的位姿估计转化为大量随机采样的粒子假设，并通过传感器数据不断优化权重。算法分为预测和更新两阶段：预测阶段利用里程计信息移动粒子并增加不确定性；更新阶段通过激光雷达扫描匹配地图，筛选高权重粒子并重采样。AMCL动态调整粒子数量以平衡精度与效率，输出包括最优位姿估计（/amcl_pose）和关键坐标系变换（map→odom），有效修正里程计累积误差。该算法实现了机器人在已知环境中的实时定位，为自主导航提供基