test/task_1/final_navigation/README.md

🤖 Final Navigation - 融合导航系统

📋 项目简介

融合导航系统结合了 Task_1 和 Task_3 的优点，创建了一个稳定、高效的 ROS2 导航解决方案。

🎯 设计原理

组件	来源	原因
机器人设计	Task_1	四轮后驱，稳定性好
激光雷达配置	Task_3	无 always_on 标签，避免崩溃 ✅
世界环境	Task_3	房屋环境，真实场景
SLAM 配置	Task_3	建图效果验证良好
Nav2 配置	Task_1	导航效果验证良好
分步启动	Task_1	流程清晰，易于调试

🔑 关键发现

为什么 Task_3 可以正常运行而 Task_1 崩溃？

• Task_1 的激光雷达有 <always_on>true</always_on> 标签
• Task_3 没有这个标签
• 这个标签在虚拟机环境中导致 Gazebo 图形渲染冲突
• 融合版本采用 Task_3 的配置，完全避免崩溃

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🚀 快速开始

1️⃣ 编译项目

cd ~/ros2_ws/src
# 将 task_final/final_navigation 复制到这里

cd ~/ros2_ws
colcon build --packages-select final_navigation
source install/setup.bash

2️⃣ 步骤1：验证环境

# 启动 Gazebo 环境
ros2 launch final_navigation step1_gazebo.launch.py

# 新终端：测试键盘控制
ros2 run teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard

验证成功：

• ✅ Gazebo 显示房屋环境
• ✅ 机器人正常加载
• ✅ 键盘可以控制移动

3️⃣ 步骤2：SLAM 建图

# 启动建图
ros2 launch final_navigation step2_mapping.launch.py

# 新终端：键盘控制建图
ros2 run teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard

# 建图 3-5 分钟后，新终端保存地图
cd ~/ros2_ws
source install/setup.bash
ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f install/final_navigation/share/final_navigation/maps/house_map

建图技巧：

• 慢速移动（线速度 0.2 m/s）
• 沿墙壁移动
• 探索所有房间
• 回到起点触发回环闭合

4️⃣ 步骤3：自主导航

# 启动导航
ros2 launch final_navigation step3_navigation.launch.py

# 在 RViz2 中：
# 1. 点击 "2D Pose Estimate" 设置初始位姿
# 2. 点击 "Nav2 Goal" 设置目标点
# 3. 观察机器人自动导航

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🤖 机器人配置

四轮后驱设计（Task_1）

• 驱动轮：后左轮 + 后右轮（黑色，μ=1.0）
• 从动轮：前左轮 + 前右轮（白色，μ=0.1）
• 底盘：0.5m × 0.3m × 0.1m
• 轮距：0.3m
• 轴距：0.35m
• 车轮半径：0.06m

激光雷达配置（Task_3）

• 更新率：40 Hz
• 采样点：720
• 扫描范围：360度
• 距离范围：0.1-30m
• 关键：无 always_on 标签 ✅

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🏠 环境配置

房屋世界（Task_3）

• 房间1：5m × 4m（左侧）
• 走廊：2m × 6m（中间）
• 房间2：5m × 4m（右侧）
• 障碍物：3个咖啡桌
• 特点：真实室内环境，适合导航测试

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📂 项目结构

final_navigation/
├── README.md                      # 项目说明
├── package.xml                    # ROS2 包配置
├── setup.py                       # Python 包配置
├── setup.cfg                      # 安装配置
│
├── final_navigation/              # Python 包
│   └── __init__.py
│
├── launch/                        # 启动文件（分步设计）
│   ├── step1_gazebo.launch.py    # 步骤1：验证环境
│   ├── step2_mapping.launch.py   # 步骤2：SLAM 建图
│   └── step3_navigation.launch.py # 步骤3：Nav2 导航
│
├── urdf/                          # 机器人模型
│   └── fusion_robot.urdf.xacro   # 融合机器人（四轮后驱 + Task_3激光）
│
├── worlds/                        # 仿真环境
│   └── house_world.world          # 房屋世界（Task_3）
│
├── config/                        # 配置文件
│   ├── slam_params.yaml           # SLAM 配置（Task_3）
│   └── nav2_params.yaml           # Nav2 配置（Task_1）
│
├── rviz/                          # 可视化配置
│   ├── slam_view.rviz             # SLAM 视图
│   └── nav_view.rviz              # 导航视图
│
├── maps/                          # 地图保存目录
│   └── (保存的地图文件)
│
└── resource/                      # 资源标记
    └── final_navigation

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🛠️ 技术栈

组件	版本/说明
ROS2	Humble
仿真	Gazebo 11
SLAM	SLAM Toolbox（Task_3 配置）
定位	AMCL
导航	Nav2 Navigation Stack（Task_1 配置）
可视化	RViz2
遥操作	teleop_twist_keyboard

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✅ 成功标志

步骤1（环境验证）

• ✅ Gazebo 正常显示房屋环境
• ✅ 机器人正常加载
• ✅ 键盘控制响应

步骤2（SLAM 建图）

• ✅ RViz2 地图从灰色变黑白
• ✅ 所有房间清晰可见
• ✅ 地图文件保存成功

步骤3（自主导航）

• ✅ 机器人自动移动到目标
• ✅ 避开障碍物
• ✅ 到达目标点停止

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🔧 常见问题

Q: Gazebo 或 RViz2 崩溃？

A: 这就是为什么我们创建融合版本！

• 融合版本使用 Task_3 的激光雷达配置（无 always_on 标签）
• 如果仍然崩溃，检查虚拟机 3D 加速是否关闭
• 或使用环境变量：export LIBGL_ALWAYS_SOFTWARE=1

Q: 地图不更新？

A:

• 确保机器人在移动
• 检查 /scan 话题：ros2 topic hz /scan
• 查看 SLAM 日志是否有错误

Q: 导航不工作？

A:

• 必须先设置初始位姿（2D Pose Estimate）
• 确保地图已正确加载
• 检查 Nav2 服务器状态：ros2 lifecycle get /controller_server

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🎯 项目优势

1. ✅ 稳定性：使用 Task_3 的激光雷达配置，不崩溃
2. ✅ 性能：Task_1 的四轮后驱设计，稳定性好
3. ✅ 真实性：Task_3 的房屋环境，接近真实场景
4. ✅ 完整性：SLAM + 导航完整流程
5. ✅ 易用性：分步启动，流程清晰

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📊 配置对比

激光雷达配置

参数	Task_1	Task_3	Fusion
update_rate	20 Hz	40 Hz	40 Hz
always_on	✅ 有（崩溃）	❌ 无	❌ 无（稳定）
samples	720	720	720

机器人设计

参数	Task_1	Task_3	Fusion
驱动方式	后驱	前驱	后驱
车轮数	4轮	4轮+万向轮	4轮
稳定性	高	中	高

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📚 相关文档

• task_1/ - 原始四轮后驱项目
• task_3/ - 原始房屋导航项目
• 项目创建进度.md - 融合项目创建记录

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🎉 总结

Final Navigation 是一个经过验证的稳定导航系统，结合了两个项目的优点：

• 🚗 Task_1 的稳定机器人设计
• 🏠 Task_3 的真实环境和稳定配置
• 🗺️ 完整的 SLAM 建图流程
• 🎯 可靠的 Nav2 导航功能

立即开始使用吧！ 🚀