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2026-03-10
1155
5.3m

0. 架构概述 ​

本笔记记录在 ROS2 Humble 仿真环境中，实现无需预建地图、基于 EKF 定位 + Nav2 导航的完整搭建过程。最终效果：在 Rviz 中点击目标点，Turtlebot3 自动规划路径并避障到达。

整体数据流：

bash

/odom + /imu  →  robot_localization (EKF)  →  map→odom TF

/scan  →  Nav2 costmap  →  路径规划  →  /cmd_vel  →  底盘运动

1. 安装依赖 ​

1.1 安装 Turtlebot3 ​

bash
sudo apt install -y ros-humble-turtlebot3 \
                   ros-humble-turtlebot3-simulations \
                   ros-humble-turtlebot3-gazebo

设置机器人型号，加入 ~/.bashrc 永久生效

bash
echo 'export TURTLEBOT3_MODEL=waffle' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

1.2 安装 robot_localization ​

bash
sudo apt install -y ros-humble-robot-localization

1.3 安装 Nav2 ​

bash
sudo apt install -y ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup

1.4 验证仿真环境 ​

启动仿真，确认四个核心话题存在：

bash
ros2 launch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch.py

另开终端验证话题

bash
ros2 topic list | grep -E 'scan|odom|cmd_vel|imu'

应看到: /cmd_vel  /imu  /odom  /scan

2. 创建工程目录 ​

bash
mkdir -p ~/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/config
mkdir -p ~/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/launch

3. 配置 EKF（robot_localization） ​

EKF 节点负责融合轮式里程计和 IMU，输出稳定的 map→odom TF。

3.1 编写 ekf.yaml ​

创建文件 ~/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/config/ekf.yaml，内容如下：

xml
ekf_filter_node:

  ros__parameters:

    use_sim_time: true        # 必须与仿真时钟同步

    frequency: 30.0

    sensor_timeout: 0.1

    two_d_mode: true          # 地面机器人用 2D 模式

    publish_tf: true

    map_frame: map

    odom_frame: odom

    base_link_frame: base_footprint   # Turtlebot3 用 base_footprint

    world_frame: map          # 关键：设为 map 才会发布 map→odom TF

    odom0: /odom

    odom0_config: [false, false, false,

                   false, false, false,

                   true,  true,  false,  # 融合 vx vy

                   false, false, true,   # 融合 yaw 速率

                   false, false, false]

    odom0_differential: false

    imu0: /imu

    imu0_config: [false, false, false,

                  false, false, false,

                  false, false, false,

                  false, false, true,    # 融合 yaw 速率

                  true,  false, false]   # 融合线加速度

    imu0_differential: false

    imu0_remove_gravitational_acceleration: true

注意：world_frame 必须设为 map，否则 EKF 只发布 odom→base_footprint，不会发布 map 帧，Nav2 会一直报 transform not available。

3.2 启动 EKF 节点 ​

bash
ros2 run robot_localization ekf_node --ros-args \
  --params-file ~/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/config/ekf.yaml \
  -p use_sim_time:=true

3.3 验证 TF 树 ​

bash
ros2 run tf2_tools view_frames

查看输出，应有：

bash
map → odom → base_footprint → base_link

常见坑：不加 use_sim_time:=true 启动 EKF，会出现大量 TF_OLD_DATA 警告，原因是 EKF 用系统时钟但 Gazebo 已经跑了几百秒，时间对不上。

4. 配置 Nav2 ​

4.1 复制默认参数文件 ​

bash
cp /opt/ros/humble/share/nav2_bringup/params/nav2_params.yaml \
   ~/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/config/nav2_params.yaml

4.2 修改 global_costmap（无图模式） ​

默认配置依赖预建地图（static_layer），无图模式需要两处修改：

① 去掉 static_layer ​

找到 global_costmap 的 plugins 行（约第 237 行），改为：

修改前

xml
plugins: ["static_layer", "obstacle_layer", "inflation_layer"]

修改后（去掉 static_layer）

xml
plugins: ["obstacle_layer", "inflation_layer"]

一行命令修改：

bash
sed -i '237s/plugins: \["static_layer", "obstacle_layer", "inflation_layer"\]/plugins: ["obstacle_layer", "inflation_layer"]/' \
  ~/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/config/nav2_params.yaml

② 开启 rolling_window ​

在 global_costmap 的 resolution 行下方添加 rolling_window 配置，使地图随机器人滚动：

bash
sed -i 's/      track_unknown_space: true/      rolling_window: true\n      width: 20\n      height: 20\n      track_unknown_space: true/' \
  ~/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/config/nav2_params.yaml

常见坑：不开 rolling_window 的话，global_costmap 固定在初始位置（0,0到5,5），机器人稍微走远一点就会报 Robot is out of bounds of the costmap。

4.3 验证修改 ​

确认 static_layer 已移除

bash
grep -n 'static_layer\|rolling_window\|plugins:' \
  ~/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/config/nav2_params.yaml | head -10

5. 启动完整系统 ​

每次启动需要开 3 个终端，顺序如下：

终端 1：启动 Gazebo 仿真 ​

bash
ros2 launch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch.py

等待 Gazebo 完全加载（看到小车出现在场景中）再开后续终端

终端 2：启动 EKF 定位 ​

bash
ros2 run robot_localization ekf_node --ros-args \
  --params-file ~/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/config/ekf.yaml \
  -p use_sim_time:=true

终端 3：启动 Nav2 ​

bash
ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py \
  use_sim_time:=true \
  params_file:=$HOME/carplaning/nav_ws/src/campus_nav/config/nav2_params.yaml

等待看到：Managed nodes are active

终端 4：启动 Rviz ​

bash
ros2 launch nav2_bringup rviz_launch.py use_sim_time:=true

6. 发送导航目标 ​

1.     Rviz 打开后，等待激光扫描红点出现（代表 /scan 数据正常）

2.     点击顶部工具栏的「Nav2 Goal」按钮

3.     在地图上点击一个目标位置并拖动设置朝向，松开鼠标

4.     Gazebo 中小车开始自动导航，遇到障碍物会自动绕行

成功标志：Nav2 日志最后一行显示 Managed nodes are active，且 /cmd_vel 话题有速度指令输出。

7. 常见问题排错 ​

报错信息解决方法
TF_OLD_DATA ignoring data from the pastEKF 启动时未加 use_sim_time:=true，重启 EKF 节点时加上该参数
map frame does not existEKF 的 world_frame 设置为 odom 而非 map，修改 ekf.yaml 后重启
Robot is out of bounds of the costmapglobal_costmap 未开启 rolling_window，按第 4.2 节添加三行配置
Not enough features / imageProjection crash点云缺少 ring 或 time 字段（LIO-SAM 问题），本方案不使用 LIO-SAM 不会出现
Timed out waiting for transform base_link to mapNav2 启动比 EKF 早，正常现象，等 EKF 就绪后警告自动消失
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