引言
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SLAM（同步定位与地图构建）在Gazebo仿真环境中的应用能够模拟真实机器人进行环境建图和导航。通过SLAM仿真，开发者可以在虚拟环境中测试算法，而不必依赖真实硬件，便于调试与优化。
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Gazebo提供了多个虚拟环境，用户可以选择合适的环境来测试SLAM算法。与实际机器人操作类似，SLAM仿真涉及环境创建、SLAM节点启动、遥控操作等步骤，帮助用户在虚拟环境中完成定位与地图构建任务。
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本文将介绍如何在Gazebo中使用TurtleBot3进行SLAM仿真，包括启动仿真环境、运行SLAM节点、遥控机器人以及保存地图的操作。
学习目标
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掌握在Gazebo中使用TurtleBot3进行SLAM仿真的基本操作。
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学会启动TurtleBot3仿真环境，并使用SLAM节点进行环境建图。
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掌握遥控TurtleBot3进行探索，并保存生成的地图文件。
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ROSROS_Noetic_Ninjemys__Ubuntu_2004_Focal_FossaROS_1___UbuntuROSPython_httpsblogcsdnnetqq_45780647articledetails143581334spm1001201430015501_16">安装与自己Ubuntu版本对应的ROS版本，本文ROS Noetic Ninjemys 主要支持 Ubuntu 20.04 (Focal Fossa），其他ROS 1 版本也适用。安装前请详细参考 Ubuntu版本、ROS版本与Python 版本之间的关系。
学习内容
1 注意事项
1.1 兼容性注意事项
- 注意：本文内容对应的是远程PC（桌面或笔记本电脑），用于控制TurtleBot3。 请勿将此指令应用到TurtleBot3机器人上。
- 首次启动模拟可能需要一些时间来完成环境设置。
- SLAM 仿真前请详细参考 ———>专栏： Linux系统之Ubuntu系统安装 。
- SLAM 仿真前请详细参考 ———>专栏： Turtlebot3 PC端ROS环境搭建与仿真。
ROS_turtlebot3gazebo_29">1.2 ROS 系统安装、turtlebot3环境搭建与gazebo仿真
1.2.1 安装 ROS 系统与搭建turtlebot3环境
- 🕐见专栏：Turtlebot3 PC端ROS环境搭建与仿真之 Ubuntu 的 ROS 操作系统安装与测试。
- 🕑见专栏：Turtlebot3 PC端ROS环境搭建与仿真之 Ubuntu 的 ROS 操作系统turtlebot3环境搭建。
1.2.2 turtlebot3 gazebo仿真
1.2.3 Turtlebot3 buger 硬件与操作平台
- 见专栏：Turtlebot3 PC端ROS环境搭建与仿真之 Turtlebot3 buger 硬件与操作平台详细介绍。
2 启动Gazebo仿真环境
# 设置TurtleBot3模型
export TURTLEBOT3_MODEL=burger# 启动TurtleBot3 World环境
roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launchTurtleBot3 默认世界Gazebo仿真环境如下图所示：
3 运行SLAM节点
在新的终端中启动SLAM节点，默认使用Gmapping算法进行建图。
# 设置TurtleBot3模型
export TURTLEBOT3_MODEL=burger# 启动SLAM节点
roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_methods:=gmappingRViz可视化界面如下图所示：
4 启动遥控节点
在新的终端中启动遥控节点，通过键盘控制TurtleBot3的运动。
# 设置TurtleBot3模型
export TURTLEBOT3_MODEL=burger# 启动遥控节点
roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch键盘远程控制方法如下图所示：
控制机器人：
- w/x：增加/减少线速度
- a/d：增加/减少角速度
- 空格键、s：紧急停止
- CTRL-C：退出遥控
SLAM 的 RViz 可视化界面如下图所示：
5 保存地图
5.1 键盘远程控制TurtleBot3
当地图构建完成后，在新的终端中使用以下命令保存地图到本地，默认地址为 /home ，命名为map.pgm。
# 保存地图
rosrun map_server map_saver -f ~/map构建的地图保存如下图所示：
小结
- 本文详细介绍了如何在Gazebo中使用TurtleBot3进行SLAM仿真，从启动仿真环境到保存生成的地图，帮助开发者掌握SLAM仿真流程。
- 通过遥控TurtleBot3进行探索，并利用SLAM算法构建地图，能够为后续的导航和路径规划任务打下基础。
