关于在ROS Noetic系统中使用单目摄像头进行建图和导航的问题，虽然ROS Noetic是ROS 1的一个版本，但ROS 1和ROS 2在架构和生态系统上有所不同，但许多算法和包在两者间都有相应的实现或兼容版本。对于单目摄像头导航，尽管单目摄像头在三维空间感知上相比立体摄像头或RGB-D摄像头存在局限性，但仍有一些算法和技术可以应用于建图和导航。

适合的算法

ORB-SLAM2（或ORB-SLAM3，如果支持）：

ORB-SLAM系列是在视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）领域非常著名的算法，它支持单目、双目和RGB-D摄像头。虽然主要设计用于双目和RGB-D，但单目版本也可以工作，尽管在尺度上可能存在不确定性。 你可以查找是否有ORB-SLAM2的ROS Noetic兼容版本，或者尝试从源代码编译。

MonoSLAM：

MonoSLAM是早期的一种单目视觉SLAM算法，它使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）来估计相机位置和地图点。虽然它可能不如现代算法那样精确或鲁棒，但在某些简单场景下仍然可以工作。 需要注意的是，MonoSLAM可能不是ROS Noetic的直接包，你可能需要自行实现或查找是否有社区贡献的版本。

基于特征的方法：

你可以考虑开发自己的基于特征点的单目SLAM系统，使用如SIFT、SURF或ORB等特征点检测算法来跟踪特征点，并通过PnP（Perspective-n-Point）等方法来估计相机位姿。 这种方法需要较强的计算机视觉和SLAM知识，但可以实现高度自定义的解决方案。 导航实现

在获得单目摄像头的地图后，你可以使用ROS中的导航栈（Navigation Stack）来实现导航功能。这通常包括全局路径规划和本地路径规划两部分，其中全局规划器（如Dijkstra或A*算法）基于全局地图计算从起点到终点的路径，而本地规划器（如DWA或TEB算法）则负责处理动态障碍物和实时路径调整。

注意事项 尺度不确定性：单目摄像头在SLAM中的主要问题是尺度不确定性，即无法从单张图像中直接获得场景的绝对尺度。这通常需要额外的信息（如已知的物体大小、相机运动信息等）或通过初始化时的假设来解决。 计算资源：SLAM和导航算法通常需要较高的计算资源，特别是在处理实时视频流时。确保你的机器人平台具有足够的处理能力来支持这些算法。 环境复杂性：单目摄像头在复杂或动态变化的环境中可能表现不佳，因为它依赖于图像中的特征点来进行定位和建图。在这些环境中，可能需要考虑使用其他类型的传感器（如激光雷达、RGB-D摄像头等）来辅助。

综上所述，虽然ROS Noetic系统中没有现成的、专门针对单目摄像头的导航算法包，但你可以通过结合ORB-SLAM2等SLAM算法和ROS导航栈来实现单目摄像头导航。这可能需要一些额外的开发工作和对计算机视觉及SLAM技术的深入理解。

以上为生成回答，仅供参考～