Von der Kartierung zur Navigation in ROS 2 – ein minimales Jazzy- und Nav2-Verfahren

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Change parameters and verify

Open the panel, then press Run to load Python. You can stop execution and reset parameters. Results are computed on this device. No Python installation is required.

Local execution steps below are optional for reproducing the source results; they are not required for the browser experiment.

The experiment controls are in English.

Open experiment panel in a new tab

Download reproduction source

Explore a map, pose and goal in your browser

Change the controls above and compare A/B results. No ROS installation is needed. This exercise checks a fixed synthetic map and supplied points; it does not run SLAM, AMCL, Nav2 or Gazebo. The real-runtime procedure below is optional.

Try mapping, then saved-map mode. Mapping uses an already prepared grid: no observations update it. Saved-map mode requires the modeled image/YAML pair; choosing either file alone hides the map and makes occupancy checks unavailable. These are prepared file-availability cases, not a save operation or an image/YAML parser. Both modes use the same fixture. The expected map→odom owner changes from SLAM to AMCL. Duplicate or missing publishers are independent configuration warnings; no transform is executed. odom→base_link is assumed to have one odometry source.

The grid contains 12 × 10 cells, resolution 0.5 m, origin (−1, −1) m and origin yaw 0. Values are 0=free, 100=occupied and −1=unknown in this fixture. Cells are stored with x changing fastest, starting at the bottom-left; the display flips y for the screen. Coordinates are in the map frame. Column=floor((x+1)/0.5), row=floor((y+1)/0.5); the map covers −1≤x<5 and −1≤y<4. A point exactly on an internal boundary belongs to the cell above/right. The data download retains cell indices and values. Gray question marks are unknown cells, not free space.

The blue circle/heading is a supplied pose, not a localization estimate or ground truth. In saved-map mode it represents an initial-pose seed; a supplied seed does not establish convergence. Heading is counterclockwise from +x. The red cross is a goal point without a goal orientation. With no pose supplied, distance and pose occupancy are unavailable. Straight-line distance is Euclidean separation between supplied points, even when outside the map; it is not path length. The default points are free but the straight segment between them crosses a wall. No segment, connectivity, footprint, inflation, collision, path or arrival check runs. Passing the independent checks is not proof of navigation readiness.

Use the unknown, occupied and outside presets to see distinct goal states. A free cell alone does not establish footprint clearance or reachability. A/B starts fresh and preserves the fixed map and coordinate scale. No uploads, map saving, sensor simulation or real-device performance are included.

Model references: ROS grid ordering, map metadata, Nav2 map loading, SLAM mapping roles and REP-105 frame authorities. Reviewed 2026-09-20. The fixture uses already classified cells; it does not reproduce image thresholds or map-loader behavior. See also the separate replay-condition Lab.

Für ein erstes Nav2-Experiment trennen Sie Kartierung und Navigation auf einer gespeicherten Karte mithilfe der offiziellen TurtleBot-Simulation. Diese Vorgehensweise folgt der Jazzy-Dokumentation (Stand: 7. September 2026). Gazebo wurde in der Testumgebung nicht ausgeführt.

Umgebung einrichten

Verwenden Sie Ubuntu 24.04 mit grafischer Benutzeroberfläche, ROS 2 Jazzy und die kompatible Gazebo-Umgebung. ROS 2 ist bereits installiert. Bereiten Sie die Pakete gemäß der Nav2-Schnellstartanleitung vor. Verwenden Sie keine Anweisungen für Gazebo Classic aus der Humble-Ära.

Speichern Sie die installierten Versionen und überprüfen Sie die Argumente slam, map und use_sim_time anhand der Jazzy-Startquelle.

source /opt/ros/jazzy/setup.bash
sudo apt update
sudo apt install ros-jazzy-navigation2 ros-jazzy-nav2-bringup ros-jazzy-slam-toolbox ros-jazzy-nav2-minimal-tb3-sim
dpkg-query -W ros-jazzy-navigation2 ros-jazzy-nav2-bringup ros-jazzy-slam-toolbox ros-jazzy-nav2-minimal-tb3-sim
ros2 launch nav2_bringup tb3_simulation_launch.py --show-args

Kartierungsmodus starten

Gazebo, SLAM Toolbox und Nav2 verbinden, Karte speichern und anschließend mit AMCL neu starten

Verwenden Sie eine dedizierte ROS-Umgebung ohne physische Roboter. Die unten angegebene Domänen-ID ist ein Beispiel; stellen Sie sicher, dass kein realer Roboter diese verwendet. Verwenden Sie in jedem neuen Terminal dieselbe Konfiguration.

source /opt/ros/jazzy/setup.bash
export ROS_DOMAIN_ID=73
ros2 launch nav2_bringup tb3_simulation_launch.py slam:=True headless:=False use_sim_time:=True

Im offiziellen SLAM-Verfahren stellt SLAM /map und map → odom bereit. Fügen Sie AMCL während der Kartierung nicht als zweiten Publisher dieser Transformation hinzu.

Ziele in der Nähe testen

In einem anderen Terminal die Umgebung laden und export ROS_DOMAIN_ID=73 festlegen. Überprüfen Sie anschließend die Schnittstellen.

ros2 topic list
ros2 topic hz /scan
ros2 run tf2_ros tf2_echo map base_link

Überprüfen Sie, ob Karte, LaserScan und Roboterposition in RViz übereinstimmen. Setzen Sie ein Nav2-Ziel im nahegelegenen, beobachteten freien Raum und bewegen Sie sich dann zum nächsten Bereich. Ein Ziel tief im unbekannten Raum kann die Planung beeinträchtigen, selbst wenn SLAM korrekt funktioniert.

Karte speichern und neu starten

Speichern Sie die Karte in einem anderen Terminal mit derselben Umgebung in einem neuen Arbeitsverzeichnis. Wählen Sie einen Dateinamen, der keine benötigte Karte überschreibt.

mkdir -p nav2-map-lab
cd nav2-map-lab
ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f map --ros-args -p use_sim_time:=true

Behalten Sie sowohl map.yaml als auch das zugehörige Bild. Beenden Sie den ursprünglichen Start mit Strg+C und warten Sie, bis das System heruntergefahren ist. Starten Sie das System aus dem Verzeichnis nav2-map-lab mit der gespeicherten Karte neu.

ros2 launch nav2_bringup tb3_simulation_launch.py slam:=False map:="$PWD/map.yaml" headless:=False use_sim_time:=True

Verwenden Sie die 2D-Positionsbestimmung von RViz, um die aktuelle simulierte Position und Richtung des Roboters festzulegen. Fordern Sie ein nahegelegenes Ziel an und überprüfen Sie sowohl die Pfadgenerierung als auch die Ankunft. Die Lokalisierung anhand gespeicherter Karten dient einem anderen Zweck als die Aktualisierung einer Karte mit SLAM.

Fehlerdiagnose über die Schnittstelle

Symptom	Erste Überprüfung
Fehlender Roboter oder fehlende Welt	Simulatorprotokolle und installierte Modelle
Fehlende Karte	`/scan`, SLAM-Knoten und Simulationsuhr
Fehlendes TF	Gemeinsame Domäne, Zeitstempel und Frame-Namen
Falsch ausgerichtete gespeicherte Karte	YAML-Bildreferenz und Ausgangsposition
Kein Pfad	Bekanntes Freiraumziel und Roboter-Fußabdruckabstand

Speichern Sie Versionen, Befehle, Karten und Erfolgs-/Fehlerprotokolle in jeder Phase. Der newbot-Implementierungsdatensatz enthält 3D-LiDAR und eine andere Odometriequelle; identifizieren Sie jede Änderung gegenüber dieser minimalen Konfiguration beim Lesen.