Team Zでは、ロボット開発者を育てる・学ぶコミュニティ 「Robotics-Z」 の立ち上げ準備を進めています。
第一弾の教材として、SLAM（slam_toolbox）＋ナビゲーション（AMCL / Nav2） をシミュレータで“最短で動かす”ための手順を整えました。
本記事ではコマンドやセットアップ詳細は割愛し、動作イメージ（動画）と学べる要点を共有します。実際の手順はコミュニティ教材として順次公開予定です。
動画（デモ）2
TurtleBot3 のシミュレーション環境で、地図生成 → ゴール指定 → 自律走行 までを収録。
コストマップと経路の可視化、ゴール到達までの挙動を確認できます。
ねらい（学習ゴール）
・SLAMが“地図を伸ばす”感覚を体験する
・生成した地図を保存し、AMCLで自己位置推定 → Nav2で経路計画の流れを理解する
・センシング（/scan）・座標系（map/odom/base_link）・costmap の関係を掴む
実行環境（技術メモ）
・OS：Windows 11
・仮想化：WSL2（Ubuntu 22.04）
・コンテナ：Docker
・GUI：WSLg。RViz / GazeboはWSL上からそのまま表示
・起動：Docker Composeによる一括起動（Gazebo / slam_toolbox / RViz / Nav2 を分離）
・ポイント：WindowsでもWSL2＋Dockerで十分に“実戦的な練習環境”が整います。GPUなしでも学習の初速は出せます。
今後の展開（Roadmap）
・複数ワールド（迷路／家屋など）でのナビ性能検証
・costmap / inflation / planner のチューニング入門
・bag再生によるオフラインSLAM
・実機（TurtleBot3）へのブリッジと検証手順