哨兵定位建图简明教程四你的SLAM首选，FAST-LIO

ros2 c/cpp robomaster

字数统计: 933阅读时长: 3 min

 2024/11/02 

仓库介绍

原版fast-lio代码风格糟糕，虽然它效果好，抗旋转，消耗小，但一旦要去进行个性化地修改，比如添加一个service使其进行程序内重启，或者添加初始位姿设定等，便会感到万般无奈，大量无效变量和调试用变量充斥其中，全局变量一层套一层，using namespace std 惊现其中，于是乎，我愤然将其重构，重命名为 rmcs-slam，供我们战队使用。

这是仓库地址：Alliance-Algorithm/rmcs_slam

该如何部署

下载mid-360的驱动程序

首先是 livox-sdk2，这是该激光雷达的底层驱动，安装教程看这里
下一步安装 livox-ros-driver2，它将激光雷达的扫描信息以 ros2 的 topic 形式发布出来，这里是安装教程
配置 livox-ros-driver2 中的 ip 信息，这在驱动的仓库README中有简略的说明，TODO

下载Cpp依赖库

使用ros2工具链提供的一键下载依赖的指令，不知道什么是 workspace 的给我回去学 ros2 基本知识

# 进入 rmcs-slam 的 workspace 中
cd /path/to/workspace
# 下载依赖
sudo rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y

或者你也可以挨个手动下载，我知道你不会想这样做的

PCL（点云库）

1	sudo apt-get install ros-humble-pcl-conversions

Eigen（线性代数库）
1
sudo apt-get install libeigen3-dev

配置项目

先把项目克隆下来吧，记得找一个好地方，规范整理你的项目（不要让你的download目录，成为垃圾桶）

1	git clone https://github.com/Alliance-Algorithm/rmcs_slam.git

在项目根目录下有一个 config 文件夹，里面有一个配置文件，可以配置哪些信息被发出来，哪些信息不被发出来

/**:
    ros__parameters:
        preprocess:
            # default: 4
            scan_line: 40 

        publish:
            # 路径消息发布
            path_en: true 
            # 所有信息的发布
            scan_publish_en: true 
            # 陀螺仪坐标系的点云扫描消息的发布
            scan_bodyframe_pub_en: false
            
        pcd_save:
            pcd_save_en: false
            # how many LiDAR frames saved in each pcd file;
            # -1 : all frames will be saved in ONE pcd file, may lead to memory crash when having too much frames.
            interval: -1

随后便是构建这个项目

# 进入你的 workspace
cd /path/to/workspace

# ensure setup.bash is sourced
# terminal used by this example is zsh
source /opt/ros/humble/setup.zsh
source /path/to/livox_ws/install/setup.zsh

# build
colcon build --merge-install

# 如果你只是想编译这一个包
colcon build --merge-install --packages-select rmcs_slam

# 你所想要的一切都在 workspace/install/

SLAM，启动！

首先，你要确保运算平台的IP和雷达处于同一网段下，这需要手动配置

# ensure setup.bash is sourced
# terminal used by this example is zsh
source /opt/ros/humble/setup.zsh
source /path/to/livox_ws/install/setup.zsh

# then start the lidar msg publisher
ros2 launch livox_ros_driver2 msg_MID360_launch.py

# open another terminal
# source the environment of rmcs_slam
source /opt/ros/humble/setup.zsh
source /path/to/rmcs_ws/install/setup.zsh

# start
ros2 launch rmcs_slam slam.py

# if you want to check situation in rviz
# do not forget to choose the correct frame_id
ros2 launch rmcs_slam slam.py rviz:=true

现在，你可以使用 ros2 topic list，查看当前的topic情况，你可以发现诸如 /rmcs_slam/*这种形式的 topic，说明项目成功运行起来了

使用可视化工具查看

TODO

一些需要注意的问题

扫描范围动态物体过多，可能会导致误差点累积，最终定位彻底发散，2024赛季我们雷达朝下放置，在人多的环境下调试导航，时间一长定位很容易漂移，原因便是人来人往造成了误差的累积
mid-360其实很耐摔（
当扫描的点云过少时，FAST-LIO 很容易进入退化，随后造成定位漂移，所以要保证雷达的遮挡面积足够小
大部分连接不上雷达的情况都是因为主机和雷达不在一个网段，注意检查配置

原文作者：creeper5820

原文链接：https://creeper5820.cn/2024/11/02/sentry-localization/sentry-localization-3/

发表日期：November 2nd 2024, 8:07:39 am

更新日期：November 2nd 2024, 9:29:00 am