🤖 Реализация SLAM в в ROS 2 (Robot Operating System 2) с использованием Husarion ROSbot и slam_toolbox

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