Данный гайд демонстрирует, как реализовать систему SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) в ROS 2 с применением LiDAR, одометрии и пакета
slam_toolbox. Цель — построение карты окружающей среды и локализация мобильного робота в ней.🔧 Необходимые компоненты:
• Аппаратная платформа ROSbot 2R / 2 PRO / XL с установленным LiDAR
• Среда с установленным ROS 2 и RViz2
• Docker и подготовленные контейнеры:
rosbot, ros-master, rplidar • Базовые знания ROS 2, работы с топиками и RViz
📦 Шаг 1. Запуск SLAM в симуляции
Запуск симуляции с интеграцией SLAM:
docker compose up -d rosbot ros-master rplidar
ros2 launch tutorial_pkg slam.launch use_gazebo:=true
После запуска:
• Визуализируйте данные
/scan и /map в RViz • Перемещайте робота по среде — карта будет строиться автоматически
🗺 Шаг 2. Сохранение карты
Для сохранения построенной карты используйте
map_saver_cli:
roscd tutorial_pkg
mkdir maps && cd maps
ros2 run map_server map_saver_cli --free 0.15 --fmt png -f map
Результатом будут два файла:
•
map.pgm — изображение карты •
map.yaml — описание параметров карты📍 Шаг 3. Локализация на сохранённой карте
Отключив SLAM, запустите локализацию с помощью AMCL:
ros2 launch tutorial_pkg localization.launch use_gazebo:=true
В RViz:
• Используйте инструмент 2D Pose Estimate для задания начальной позиции
• Локализация будет уточняться в процессе движения за счёт алгоритма AMCL
✅ Результат:
• Полноценная система SLAM с сохранением карты
• Работающая локализация на основе ранее полученной карты
• Понимание архитектуры ROS 2 SLAM-пайплайна с использованием
slam_toolbox, map_server и amcl🔗 Урок