CSU-RM-Sentry

中南大学FYT机器人战队哨兵机器人上位机算法（定位与导航部分）。基于点云分割和Nav2导航框架，导航过程中上坡

文件的命名参考了rm_vision项目

原仓库位于: https://github.com/baiyeweiguang/CSU-RM-Sentry.git

作者: 邹承甫

找我交流: 3548054568(QQ)

思路介绍

• 使用fast-lio获得3D里程计
• 使用icp-localization进行重定位
• 使用linefit_ground_segmentation对MID360的点云进行分割，分割为地面和障碍物
• 将障碍物的点云从PointCloud2压缩为LaserScan，输入Nav2
• 用Nav2进行导航

地面分割效果图	导航功能像Nav2一样实现

1. 框架

• rm_bringup (启动相机驱动，串口驱动，自瞄程序和robot_state_publisher，参考rm_vision项目)
• rm_interfaces (自定义msg和srv)
• rm_description (机器人的urdf)
• rm_autoaim (自瞄算法，基于陈君rm_vision项目做了一点修改)
• rm_camera_driver (工业相机驱动)
• rm_serial_driver (和下位机进行通信的串口驱动程序，参考rmoss开源项目)
• rm_localization (定位算法)
  • fast_lio (提供里程计)
  • icp_localization (提供map到odom的坐标变换)
• rm_navigation (Nav2的launch和参数)
• rm_perception (处理传感器数据的一些算法)
  • imu_complementary_filter (IMU滤波)
  • linefit_ground_segmentation (点云分割)
  • pointcloud_to_laserscan (将PointCloud2转换为LaserScan)
• rm_sensors (传感器的驱动)
  • livox_ros_driver2 (MID360驱动，我们的MID360安装在机器人脑门上，只能获得正前方的点云)
  • rplidar_ros2 (思岚2d雷达，安装在背面，只用来更新local_costmap，不参与建图，如果不考虑后退的话可以去掉)

src
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├── rm_bringup                
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├── rm_interfaces
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├── rm_description           
|
├── rm_autoaim                
|
├── rm_camera_driver          
|
├── rm_serial_driver          
|
├── rm_localization           
│   ├── fast_lio              
│   └── icp_localization_ros2 
|
├── rm_navigation
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├── rm_perception
│   ├── imu_complementary_filter
│   ├── linefit_ground_segementation_ros2
│   └── pointcloud_to_laserscan
|
└── rm_sensors
    ├── livox_ros_driver2
    └── rplidar_ros

2. 安装

安装ros-humble-desktop-full，参考 ROS2官方文档

安装Livox-SDK2，参考 LIVOX-SDK2官方仓库

克隆仓库到本地

git clone https://github.com/CSU-FYT-Vision/CSU-RM-Sentry && cd CSU-RM-Sentry

安装依赖

sudo apt-get install -y  libpcl-ros-dev
rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y

编译

colcon build --symlink-install

运行

# 建图
./mapping.sh
# 导航
./nav.sh

2. 依赖

• 系统
  • Ubuntu 22.04
  • ROS Humble (desktop-full)
• 库
  • LIVOX-SDK2
  • libpcl-ros-dev
  • eigen、pcl、opoencv、ceres等

3. 硬件

• Mini PC
  • cpu: AMD Ryzen R7 7735HS
  • ram: 16GB DDR5
• 传感器
  • Livox MID-360
  • 大恒水星工业相机
  • rplidar A2M7 (只是辅助)