引言:为了提高无人机室内定位的稳定性和多种定位方案,S系列无人机推出了基于三维雷达激光点云数据的定位方案。该方案的提出是为了改善视觉定位容易受到光照等影响导致的位置漂移。
简介
定位采用fast-lio定位算法,通过修改源码直接发布定位出来的位置信息和速度等信息。该算法主要依赖CPU的运算速度,因此需要选择合适的主控进行开发即可。
硬件:宇树雷达4DLiDAR L1 PM,ROS主控Jetson orin nano 8G
环境:ubuntu20.04,ros-noetic
步骤一:启动三维雷达
roslaunch unitree_lidar_ros run_without_rviz.launch

注意:如果报错,请检查是否已经对雷达USB口进行绑定
步骤二: 启动fast-lio定位算法
roslaunch fast_lio mapping_unitree.launch

等待出现如下界面,表明启动成功

同时会自动开启RVIZ,如下

步骤三:查看定位出来的里程计信息
(1)、查看里程计话题名称
rostopic list
话题/Odometry就是雷达定位出来的里程计话题

(2)、打印里程计数据
rostopic echo /Odometry

总结:此处仅给出定位出来的里程计信息,还需要进行坐标转换才能给到无人机实现无人机的定位。
建议,在不熟悉算法的情况下,最好是先进行仿真,在熟悉了流程以后在进行实物的操作,既提高了学习效率,也可以避免硬件的损坏