1. Occupancy Map の作成

前編ではIsaac SIMやROS 2、NAV2の環境を整えました。後編からは、Nav2が自律走行を行うために必要な地図（Occupancy Map）をIsaac Sim上で作成し、仮想ロボットの自律走行環境を実現していきます。

前編記事の作業内容までで、

• Isaac Sim：仮想ロボットと環境
• ROS 2：通信基盤
• Nav2：自律走行の判断ロジック
• ROSワークスペース：両者を結ぶ連携層

がすべて揃いました。しかし、Nav2は地図が存在しない状態では動作できません。
この章で作成するOccupancy Mapは、Nav2にとっての「世界の見取り図」に相当する、非常に重要な要素です。

このOccupancy Mapとは、ロボットが移動する空間を2次元の格子（グリッド）として表現した地図です。各マスには、

• 障害物がある
• 通行可能である
• 不明である

といった情報が記録されます。Nav2は、この地図をもとに、

• 自己位置を推定し
• 通行可能な経路を計画し
• 障害物を避けながら移動する

という判断を行います。
つまり、Occupancy Mapは自律走行の品質を大きく左右する前提条件だと言えます。

実機ロボットでは、

• 実際にセンサーを動かしてSLAMを行う
• 現地で地図を作成する

といった工程が必要になります。一方、Isaac Simを使う場合は、

• すでに環境の形状が分かっている
• 仮想空間の衝突形状を直接利用できる

という特性があります。そのため本記事では、Isaac Simの機能を使って、安定したOccupancy Mapを事前に生成する方法を採用します。

※本記事では、弊社環境にて2026年1月に検証した手順を紹介します。

まずはIsaac Simを起動し、次のような手順でサンプルシーンをロードします。このサンプルシーンにはROS 2連携設定も含まれているため、比較的容易にROS2やNav2の連携まで実装できることが特徴です。

メニューバーからWindow > Examples > Robotics Examplesを開く

左下の領域に表示されたRobotics Examplesから次のシーンをロード
ROS2 > NAVIGATION > Nova Carter

これで今回利用する仮想環境がロードされます。

念のため、今回必要となる拡張機能が有効化されていることを確認します。
Window > Extensionsを開き、検索画面からros2 bridgeと入力します。

ROS2 BRIDGEがENABLEDかつ、AUTOLOADにチェックが入っていることを確認してください。（無効化されていた場合はこれらを有効化してください）

次に、地図生成に必要となる機能を開きます。
メニューバーからTools > Robotics > Occupancy Mapを開くと

ウィンドウの下側に、Occupancy Mapメニューが展開されます

また、地図生成時には直上からの視点に変更する必要があります。
Viewport内のカメラマーク > Top（もしくはAlt+T）
これにより、空間を真上から見下ろす視点となります。

次に地図生成を実行しますが、その前に地図生成時の干渉を避けるため、仮想ロボット（Nova Carter）のROS連携を一時的に無効化します。

右側のStage > Nova_Carter_ROSを右クリック

Deactivateを選択　※

※ 地図生成時のみOFFとし、後で戻します。Deleteや非表示化はしないように注意してください

次に、地図生成に使用する環境を選択します。

Stage > Warehouse_Empty_small_realtimeを選択

※公式ドキュメントでは一つ上の階層であるwarehouse_with_forkliftsを選択していますが、弊社検証環境では後工程であるCALCULATE実行時にクラッシュする事象が発生しました。そのため、余分な動的オブジェクトが少なく、地図生成に適した構造からこの環境を選択します。

Occupancy Mapメニューに入り、Use PhysX Collision Geometryにチェックが入っていることを確認し、BOUND SELECTION実行します。
その後、Z Boundを手動で調整します。
Upper Bound Z：0.62（CarterのLiDAR高さ目安）
Lower Bound Z：0.10（床直上）

この設定は、障害物をスライスできるよう、ロボットのLiDAR高さや、床と障害物の位置関係を考慮したものです。

パラメーター調整後、CALCULATEを実行し、計算を開始します。

計算完了後、VISUALIZE IMAGEを選択すると次のような地図データが表示されます。
Rotate Image=180°、Coordinate Type=ROS Occupancy Map Parameters File (YAML) となっていることを確認してください。もし異なる設定で出力された場合は、上記を選択後にRE-GENERATE IMAGE を実行します。
中段に表示されたテキストデータをコピーアンドペーストでYAMLファイルとして保存し、下段の画像データを[Save Image]からPNGファイルとして保存します。これら2ファイルは同一フォルダに保存してください。（先程のワークスペース外を推奨）

保存例：
~/ov_nav2/maps/
├── carter_warehouse_navigation.yaml
└── carter_warehouse_navigation.png

この構成は、Nav2のmap_serverが正しく地図を読み込むために必要です。
なお、YAMLファイルでは対応するPNGファイルの名称とパスを指定します。この指定値と、実ファイル名やパスが異なる場合はエラーとなりますのでご注意ください。また、この指定値についてデフォルトは相対パス記述ですが、絶対パス指定にしないとNav2との連携に失敗する事象を弊社環境において確認しています。
例：carter_warehouse_navigation.yaml

image: /home/username/ov_nav2/maps/carter_warehouse_navigation.png
resolution: 0.05
origin: [-11.975, -17.975, 0.0000]
negate: 0
occupied_thresh: 0.65
free_thresh: 0.196

なお、公式ドキュメントは、デフォルト指定のYAMLファイルを生成したデータで上書きしていますが、本手順では別ディレクトリ・別ファイルを作成する形としております。

地図データ生成後、一時的に停止していたNova Carterを再度有効化します。

• 右側のStage > Nova_Carter_ROSを右クリック
• Activateを選択

最後に、ウィンドウ左側の再生ボタンを押し、シーンを再生状態にしておきます。(画像の一番下のボタンです)

2. Nav2 起動と RViz による自律走行の実行

この章では、これまでに構築した環境を用いて、Isaac Sim上の仮想ロボットをNav2により自律走行させる最終ステップを実行します。ここまでで、

• 仮想環境とロボット（Isaac Sim）
• 通信基盤（ROS 2 Jazzy）
• 自律走行の判断ロジック（Nav2）
• 連携用ROSワークスペース
• 自律走行用の地図（Occupancy Map）

がすべて揃いました。本章では、「判断（Nav2）」→「行動（Isaac Sim）」→「再観測」
という循環構造を、実際の動作として確認します。

まず、ROS 2とワークスペースの環境を有効化します。この手順は新しいターミナルを開くたびに必須です。
（有効化済みのターミナルを継続利用する場合は不要）

source /opt/ros/jazzy/setup.bash
source ~/Isaac Sim-ros_workspaces/jazzy_ws/install/local_setup.bash
echo $ROS_DISTRO
# jazzyを確認

次にNav2を起動します。引数として先程保存したyamlファイルを指定します。
（公式ドキュメント側はデフォルトのyamlファイルを上書きしているため、map:以降の引数無しで起動しています）
※sudoを利用すると連携に失敗するため注意

ros2 launch carter_navigation carter_navigation.launch.py \
  map:=~/ov_nav2/maps/carter_warehouse_navigation.yaml

このlaunchファイルでは、

• map_server（地図の読み込み）
• localization（自己位置推定）
• planner / controller（経路計画・制御）
• lifecycle管理

といったNav2の主要ノード群がまとめて起動します。

ここまで問題なければ、Nav2が地図データを読み込み、Isaac Simのシーンと連携した状態で立ち上がります。

立ち上がった状態では、Isaac SimとNav2でロボットの位置が一致しているはずです。この状態から、いよいよ自律走行を実行します。

1. RViz上部メニューから「2D Goal Pose」を選択
2. 地図上の任意の地点をクリック
3. 向きをドラッグして指定

するとNav2は次のような動作をします

• 地図をもとに経路を計画し
• 障害物を回避しながら
• 目標地点へ向けて移動指示を生成

その結果、Isaac Sim上のNova Carterが自律的に走行します。

正常動作時の挙動

• ロボットが滑らかに移動する
• 障害物を避けながら進路を変更する
• ゴール付近で減速・停止する

うまく動かない場合の確認点

• 初期位置が正しく設定されているか
• 地図（YAML / PNG）が正しく読み込まれているか
• Isaac Sim側のシーンが再生状態になっているか

本章で行った操作により、仮想環境上で「観測 → 判断 → 行動 → 再観測」
という基本的な循環構造を確認できました。
今回の構成では、

• Isaac Simが「仮想の現実世界」
• ROS 2が「情報の通り道」
• Nav2が「自律的な判断」

という役割を担っています。

3. まとめ

今回構築した環境は、つぎのような検証へ自然に発展させることができます。

• 強化学習や行動学習との組み合わせ
• 複数ロボットによる協調ナビゲーション
• 実機ロボットへの構成移行
• デジタルツインを活用した事前検証

つまり本記事の内容は、フィジカルAI・ロボティクス検証の出発点に位置付けられます。

実機を用意する前に、

• 構成を理解し
• 動作を確認し
• 課題を洗い出す

ための手段として、このような仮想検証環境は非常に有効です。

• 実機ロボットとの連携を検討したい
• 複雑な環境やタスクを扱いたい
• フィジカルAIの応用を検証したい

といった方は、Omniverse / Isaac Simを活用した検証を行っている弊社へぜひご相談ください。

また、次回はフィジカルAIの根幹とも言えるAIモデル”Cosmos Reason”と本環境を連携させた検証を行います。ご期待ください！
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※「NVIDIA Omniverse」「Isaac Sim」「NVIDIA RTX 6000 Ada」「CUDA」「Cosmos」は、米国およびその他の国におけるNVIDIA Corporationの商標または登録商標です。
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