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使用 Mid360 从零开始搭建实物机器人入门级导航系统 —— 基于 Fast_Lio 和 Move_Base_从0到1成功实现mid360导航

网友: 技术文档 2025-07-30 18:03:08

在这篇文章中，我们将从零开始搭建一个基于 ROS2 的入门级机器人导航系统。我们的目标是利用 Mid360 机器人、Fast_Lio（一个实时激光雷达里程计）、以及 Move_Base（一个用于移动机器人导航的 ROS 包），实现机器人的自动导航能力。

本文的步骤将包括：

  1. 环境搭建与依赖库安装
  2. 配置机器人硬件与传感器
  3. 集成 Fast_Lio 和 Move_Base
  4. 编写 ROS2 配置文件与启动文件
  5. 调试与测试机器人导航

一、环境搭建与依赖库安装

首先，确保你已经在 Ubuntu 20.04 或 22.04 上安装了 ROS2 Humble 或 ROS2 Foxy，并且配置好了机器人硬件（Mid360）和传感器（例如激光雷达、IMU等）。为了实现机器人导航功能，我们需要安装以下库：

  1. 安装 ROS2 基础包
sudo apt updatesudo apt install ros-humble-desktop
  1. 安装必需的 ROS2 软件包
sudo apt install ros-humble-nav2-bringup ros-humble-robot-state-publisher ros-humble-map-serversudo apt install ros-humble-fast-lio
  1. 安装其他依赖项
  • Eigen：一个 C++ 库，用于数学运算。
  • Boost：一个 C++ 库，广泛用于 ROS 中。
sudo apt install libeigen3-dev libboost-all-dev

二、配置机器人硬件与传感器

1. 配置机器人（Mid360）
  • 硬件要求：
    • 机器人主体（Mid360）
    • 激光雷达（例如 Velodyne VLP-16）
    • IMU（惯性测量单元）

首先，连接机器人硬件并配置相应的传感器驱动程序。ROS2 中有许多开源驱动程序可以支持激光雷达和 IMU。

例如，假设你的激光雷达驱动程序为 velodyne_driver，可以通过以下命令安装：

sudo apt install ros-humble-velodyne-driver

接着，在 ROS2 工作空间中创建一个新的包，用于管理传感器数据（如激光雷达和 IMU）。

2. 配置传感器驱动

假设激光雷达和 IMU 的驱动都已经配置好了，传感器数据将通过 ROS2 的消息传递（topic）进行交互。需要确保激光雷达和 IMU 数据能够发布到合适的 ROS 话题。

激光雷达配置（在 ROS2 包中创建相应的 launch 文件）：

<launch> <node pkg=\"velodyne_driver\" type=\"velodyne_node\" name=\"velodyne_driver\" output=\"screen\"> <param name=\"frame_id\" value=\"base_link\"/> <param name=\"device_ip\" value=\"192.168.1.201\"/> <param name=\"data_port\" value=\"2368\"/> <param name=\"gps_time\" value=\"false\"/> </node></launch>

这将启动 Velodyne 激光雷达驱动，并将数据发布到指定的 base_link 坐标系。

三、集成 Fast_Lio 和 Move_Base

1. 集成 Fast_Lio

Fast_Lio 是一个基于 LiDAR 的实时定位与建图（SLAM）系统，可以用来处理来自激光雷达的数据进行里程计和地图构建。我们将配置 Fast_Lio 来进行实时定位。

在 ROS2 环境中，安装并配置 Fast_Lio 包：

sudo apt install ros-humble-fast-lio

配置 Fast_Lio 主要包括传感器数据的订阅和初始化参数。你需要创建一个 launch 文件来启动 Fast_Lio：

<launch> <node pkg=\"fast_lio\" type=\"fast_lio_node\" name=\"fast_lio_node\" output=\"screen\"> <param name=\"lidar_topic\" value=\"/scan\"/> <param name=\"imu_topic\" value=\"/imu/data\"/> <param name=\"frame_id\" value=\"base_link\"/> <param name=\"odom_frame\" value=\"odom\"/> </node></launch>

此配置文件启动了 Fast_Lio 节点，订阅来自 /scan 和 /imu/data 的消息，进行定位和建图。

2. 配置 Move_Base

Move_Base 是 ROS 中的一个核心包，提供了路径规划、局部避障和控制功能。通过配置 Move_Base，我们可以实现机器人的自主导航。

在工作空间中创建一个 move_base 配置文件，并定义传感器、地图和控制参数：

base_local_planner: \"dwa_local_planner/DWAPlannerROS\"global_planner: \"navfn/NavfnROS\"costmap: global_frame: \"odom\" robot_base_frame: \"base_link\" update_frequency: 5.0 static_map: true rolling_window: true

这段配置文件指定了全局和局部路径规划器，局部路径规划器使用了 DWA（Dynamic Window Approach）算法。

3. 启动导航系统

我们可以将 Fast_Lio 和 Move_Base 启动文件集成在一个单一的 launch 文件中。

<launch>  <include file=\"$(find your_package)/launch/fast_lio_launch_file.launch\" />  <node pkg=\"move_base\" type=\"move_base\" name=\"move_base\" output=\"screen\"> <param name=\"base_local_planner\" value=\"dwa_local_planner/DWAPlannerROS\"/> <param name=\"global_planner\" value=\"navfn/NavfnROS\"/> <param name=\"costmap.global_frame\" value=\"odom\"/> <param name=\"costmap.robot_base_frame\" value=\"base_link\"/> <param name=\"costmap.update_frequency\" value=\"5.0\"/> </node></launch>

通过这个配置文件，ROS2 会同时启动 Fast_Lio 和 Move_Base，并将两者结合在一起进行数据流处理。

四、编写 ROS2 配置文件与启动文件

根据机器人的具体硬件、传感器以及所使用的 SLAM 和导航算法，配置文件和启动文件可能会有所不同。为了确保 ROS2 能够成功启动并控制机器人，你需要进行以下几个步骤：

  1. 配置 ROS2 启动文件：如上所示，确保所有的节点（例如 fast_lio 和 move_base）都能正确启动。
  2. 配置机器人的 URDF 文件：URDF（统一机器人描述格式）文件用于定义机器人的结构和传感器信息。
  3. 调整传感器话题：确保激光雷达、IMU 等数据发布到正确的话题，并确保与 SLAM 系统的数据输入匹配。

五、调试与测试

  1. 测试激光雷达数据流：可以使用 rviz2 工具可视化传感器数据，查看激光雷达的数据是否正常。
ros2 run rviz2 rviz2

  1. 查看地图构建与导航状态：通过 rviz2 可以同时查看构建的地图和机器人的路径。

  2. 测试路径规划：在启动 Move_Base 后，你可以通过发送导航目标来测试机器人能否成功规划路径并前往目标位置。

例如，可以使用 ROS2 命令行工具发送目标点：

ros2 topic pub /move_base_simple/goal geometry_msgs/msg/PoseStamped \"header: stamp: sec: 0 nanosec: 0 frame_id: \'map\'pose: position: x: 2.0 y: 2.0 z: 0.0 orientation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 w: 1.0\"
  1. 实时调试与优化：如果机器人不能正常导航，可以通过日志检查错误信息，或者使用 rqt 工具监控机器人的状态和各个模块的运行情况。

六、总结

本文详细介绍了如何使用 Mid360 机器人从零开始搭建一个基于 Fast_Lio 和 Move_Base 的入门级导航系统。通过配置 ROS2、集成激光雷达、IMU、Fast_Lio、Move_Base 等模块，我们成功构建了一个能够实现自动导航的机器人系统。

在实际开发中，随着需求的变化，你可以不断调整参数、优化路径规划算法、增加新的传感器等，逐步提升机器人的智能与功能。

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