Desde la cartografía hasta la navegación en ROS 2: un procedimiento mínimo con Jazzy y Nav2.

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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.

Para un primer experimento con Nav2, separe el mapeo de la navegación en un mapa guardado utilizando la simulación oficial de TurtleBot. Este procedimiento sigue la documentación de Jazzy, revisada el 7 de septiembre de 2026. Gazebo no se ejecutó en el entorno de escritura.

Registro del entorno

Utilice Ubuntu 24.04 con una interfaz gráfica de usuario (GUI), ROS 2 Jazzy y su entorno Gazebo compatible. Con ROS 2 ya instalado, prepare los paquetes siguiendo la Guía de inicio rápido de Nav2. No combine las instrucciones de Gazebo Classic de la época de Humble con esta configuración.

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

Guarde las versiones instaladas y verifique los argumentos slam, map y use_sim_time con el código fuente de Jazzy (https://raw.githubusercontent.com/ros-navigation/navigation2/jazzy/nav2_bringup/launch/tb3_simulation_launch.py).

Iniciar el modo de mapeo

Conecta Gazebo, SLAM Toolbox y Nav2, guarda el mapa y reinicia con AMCL

Usa un entorno ROS dedicado sin robots físicos. El ID de dominio que se muestra a continuación es un ejemplo; confirma que ningún robot real lo comparte. Usa la misma configuración en cada terminal nueva.

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

En el procedimiento oficial de SLAM, SLAM proporciona /map y map → odom. No añadas AMCL como segundo publicador de esa transformación durante el mapeo.

Probar objetivos cercanos

En otra terminal, carga el entorno y configura export ROS_DOMAIN_ID=73, luego inspecciona las interfaces.

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

Verifica que el mapa, LaserScan y la pose del robot coincidan en RViz. Establece un objetivo Nav2 en el espacio libre observado cercano y luego muévete hacia la siguiente área. Un objetivo en lo profundo del espacio desconocido puede provocar fallos en la planificación, incluso si SLAM funciona correctamente.

Guardar el mapa y reiniciar

Desde otra terminal con el mismo entorno, guarda el mapa en un nuevo directorio de trabajo. Elige un nombre de archivo que no sobrescriba el mapa que necesitas.

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

Conserva tanto map.yaml como su imagen de referencia. Detén el lanzamiento original con Ctrl+C y espera a que se apague. Desde el directorio nav2-map-lab, reinicia con el mapa guardado.

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

Utiliza la función de estimación de pose 2D de RViz para establecer la ubicación y la dirección simuladas actuales del robot. Solicita un objetivo cercano y comprueba tanto la generación de la ruta como la llegada. La localización del mapa guardado tiene un propósito diferente al de actualizar un mapa con SLAM.

Diagnosticar fallos por interfaz

Síntoma	Primera comprobación
Robot o mundo faltante	Registros del simulador y modelos instalados
Mapa faltante	`/scan`, nodo SLAM y reloj de simulación
TF faltante	Dominio compartido, marcas de tiempo y nombres de fotogramas
Mapa guardado desalineado	Referencia de imagen YAML y pose inicial
Sin ruta	Objetivo de espacio libre conocido y espacio libre para la huella del robot

Conserve las versiones, los comandos, los mapas y los registros de éxito o fracaso en cada etapa. El registro de implementación de newbot incluye LiDAR 3D y una fuente de odometría diferente; identifique cada cambio con respecto a esta configuración mínima a medida que la lea.