利用仿真环境，使用gmapping建图，利用使用说明中保存 地图的方法保存地图。示例任务3.2：利用任务1保存的地图，小车定点导航，给小车发点，让 小车的轨迹写一个汉字“车”。示例：

在机器人学领域，特别是在使用ROS (Robot Operating System) 的环境中，gmapping算法通常用于创建SLAM（同时定位与建图）任务中的环境地图。首先，你需要在一个仿真环境下运行gmapping，例如Gazebo，它会实时生成一个环境模型。

步骤示例（假设你已经完成了任务1并得到了地图）：

1. **启动gmapping**：在终端中，加载先前保存的地图数据：

   $ roslaunch your_robot_gmapping_launch_file.launch map_file:=path_to_your_saved_map

`your_robot_gmapping_launch_file.launch`是一个配置文件，指定了如何加载地图并启动SLAM节点。

2. **获取小车位置信息**：通过订阅 `/odom` 或 `/base_pose_ground_truth`话题获取小车的实时位置。

3. **规划路径**：可以使用`move_base`等导航节点，设置目的地点，并让它按照规划的路径移动。

4. **发送指令**：为了形成汉字“车”，你需要定义一系列目标点，它们依次排列能组成这个字的轮廓。比如，对于每个笔画，你可以计算出相应的坐标，并作为`move_base`的目标。

5. **记录小车轨迹**：当小车到达每个目标点时，可以在地图上标记出来，或者在日志中记录下小车的位置变化。

6. **保存地图和小车路径**：虽然gmapping本身不会直接保存汉字轨迹，但你可以通过存储每个时间步的小车位置到数据库或者CSV文件中，然后用程序去解析这些数据描绘出汉字。

示例代码片段：

$ rosrun move_base send_goal "target_pose: {pose: {x: <x>, y: <y>}, frame_id: 'map'}"

完成后，