移动机器人定位导航系统

轮式移动机器人自主导航模组
我们致力于研发一套高性能、一体化的轮式移动机器人自主导航模组。本模组旨在为各类室内商用及轻工业场景下的移动机器人，提供稳定、智能的“自动驾驶”核心能力，彻底解决其在平坦路面上的行动难题。
在功能层面，本模组实现了自主导航的全流程闭环。首先，依托先进的激光雷达（LiDAR）与SLAM（即时定位与地图构建）技术，机器人能够快速、精准地构建厘米级精度的环境地图，并实现开机即用的快速部署。其次，在已知地图的基础上，我们的智能路径规划引擎不仅能计算出从A点到B点的最优全局路径，更能结合实时传感器数据进行局部动态避障，灵活绕开临时出现的行人、障碍物，确保行进过程顺畅安全。最后，通过多传感器融合定位算法，机器人能够在复杂环境中维持高精度的自身定位，消除运行过程中的里程累积误差，从而实现稳定、可靠的定点巡航与循迹导航。
本模组作为即插即用的标准化解决方案，可广泛应用于无人搬运、物料配送、安防巡检、商用服务及科研教育等多个领域，极大地降低了机器人厂商的研发门槛与周期，是赋能移动机器人智能化升级的核心驱动力。

为实现轮式移动机器人在地图构建、路径规划与定位导航的全套功能，我们将基于ROS 2框架，采用其强大的节点通信与成熟的Navigation2导航栈，进行模块化设计与实现。
具体技术路径如下：
首先，在硬件抽象层，我们将通过ros2_control框架来统一管理机器人的电机和编码器，并利用robot_state_publisher节点，结合机器人URDF模型，准确发布从机器人基座base_link到各个传感器（如激光雷达）的坐标变换（TF）。激光雷达驱动将作为一个独立节点，持续发布/scan传感器数据话题。
核心的地图构建（SLAM） 功能，我们将集成并启动slam_toolbox算法包。该节点会同步订阅/scan话题和来自ros2_control的里程计/odom话题，通过先进的SLAM算法，实时融合激光扫描数据与运动估计。它一方面动态发布map坐标系到odom坐标系的变换关系，另一方面通过一个专用的服务（Service）接口，响应地图保存请求，将构建好的高精度二维占用栅格地图持久化到磁盘，供后续导航循环使用。
在导航任务阶段，系统将切换至使用Navigation2栈。导航的核心由amcl（自适应蒙特卡洛定位）节点和Navigation2的规划与控制模块共同承担。amcl节点会订阅已加载的静态地图/map和实时的/scan数据，通过粒子滤波算法，在已知地图中持续估计机器人的精确位姿，并发布map到odom的变换，从而完成精准定位。
用户可通过一个Action接口向Navigation2的bt_navigator（行为树导航器）发送目标位姿。行为树会依次调用planner_server（规划服务器）进行全局路径规划，以及controller_server（控制服务器）进行局部实时轨迹跟踪与动态避障。控制器最终计算出安全的线速度和角速度指令，发布到/cmd_vel话题，该指令再通过ros2_control传递至底层硬件，驱动轮子完成从起点到终点的自主移动，形成一个完整的感知-决策-执行的自主导航闭环。