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ROS2-Gazebo simulation package leveraging Mid360 and FASTLIO for navigation. Contact me (QQ): 757003373

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NishantChandna1403/pb_rm_simulation

 
 

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PB_RM_Simulation

深圳北理莫斯科大学 北极熊战队 哨兵导航仿真/实车包

一. 项目介绍

本项目使用全向移动小车,附加 Livox Mid360 雷达与 IMU,在 RMUC/RMUL 地图进行导航算法仿真,仅需要调整参数即可移植到真实机器人中导航。

早期功能演示视频:寒假在家,怎么调车!?更适合新手宝宝的 RM 导航仿真

Gazebo 仿真 Fast_LIO/Point_LIO + Navigation2
Gazebo 仿真 Fast_LIO/Point_LIO + Navigation2
动态避障
Gazebo 仿真
一键偷家
Gazebo 仿真

1.1 rm_simulation 话题接口

Topic name Type Note
/livox/lidar livox_ros_driver2/msg/CustomMsg Mid360 自定义消息类型
/livox/lidar/pointcloud sensor_msgs/msg/PointCloud2 ROS2 点云消息类型
/livox/imu sensor_msgs/msg/Imu Gazebo 插件仿真 IMU
/cmd_vel geometry_msgs/msg/Twist 麦克纳姆轮小车运动控制接口

1.2 整体框图

功能包流程图

二. 环境配置

当前开发环境为 Ubuntu22.04, ROS2 humble, Gazebo Classic 11.10.0

  1. 克隆仓库

    git clone --recursive https://github.com/LihanChen2004/PB_RMSimulation.git
  2. 安装 Livox SDK2

    sudo apt install cmake
    git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK2.git
    cd ./Livox-SDK2/
    mkdir build
    cd build
    cmake .. && make -j
    sudo make install
  3. 安装依赖

    cd pb_rmsimulation
    
    rosdep install -r --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO -y
  4. 编译

    colcon build --symlink-install

三. 运行

3.1 可选参数

  1. world:

  2. mode:

    • mapping - 边建图边导航
    • nav - 已知全局地图导航
  3. lio:

    • fastlio - 使用 Fast_LIO,里程计约 10Hz
    • pointlio - 使用 Point_LIO,可以输出100+Hz的Odometry,对导航更友好,但相对的,CPU占用会更高
  4. localization (仅 mode:=nav 时本参数有效)

    • slam_toolbox - 使用 slam_toolbox localization 模式定位,动态场景中效果更好
    • amcl - 使用 AMCL 经典算法定位
    • icp - 使用 icp_registration,仅在第一次启动或者手动设置 /initialpose 时进行点云配准。获得初始位姿后只依赖 LIO 进行定位,没有回环检测,在长时间运行后可能会出现累积误差。

    Tips:

    1. 若使用 AMCL 算法定位时,启动后需要在 rviz2 中手动给定初始位姿。
    2. 若使用 slam_toolbox 定位,需要提供 .posegraph 地图,详见 如何保存 .pgm 和 .posegraph 地图?
    3. 若使用 ICP_Localization 定位,需要提供 .pcd 点云图
  5. lio_rviz:

    • True - 可视化 FAST_LIO 或 Point_LIO 的点云图
  6. nav_rviz:

    • True - 可视化 navigation2

3.2 仿真模式示例

  • 边建图边导航

    ros2 launch rm_nav_bringup bringup_sim.launch.py \
    world:=RMUL \
    mode:=mapping \
    lio:=fastlio \
    lio_rviz:=False \
    nav_rviz:=True
  • 已知全局地图导航

    ros2 launch rm_nav_bringup bringup_sim.launch.py \
    world:=RMUL \
    mode:=nav \
    lio:=fastlio \
    localization:=slam_toolbox \
    lio_rviz:=False \
    nav_rviz:=True

3.3 真实模式示例

  • 边建图边导航

    ros2 launch rm_nav_bringup bringup_real.launch.py \
    world:=YOUR_WORLD_NAME \
    mode:=mapping  \
    lio:=fastlio \
    lio_rviz:=False \
    nav_rviz:=True

    Tips:

    1. 保存点云 pcd 文件:需先在 fastlio_mid360.yaml 中 将 pcd_save_en 改为 true,并设置 .pcd 文件的路径,运行时新开终端输入命令 ros2 service call /map_save std_srvs/srv/Trigger,即可保存点云文件。
    2. 保存地图:请参考 如何保存 .pgm 和 .posegraph 地图?。地图名需要与 YOUR_WORLD_NAME 保持一致。
  • 已知全局地图导航

    ros2 launch rm_nav_bringup bringup_real.launch.py \
    world:=YOUR_WORLD_NAME \
    mode:=nav \
    lio:=fastlio \
    localization:=slam_toolbox \
    lio_rviz:=False \
    nav_rviz:=True

    Tips: 栅格地图文件和 pcd 文件需具为相同名称,分别存放在 src/rm_nav_bringup/mapsrc/rm_nav_bringup/PCD 中,启动导航时 world 指定为文件名前缀即可。

3.4 小工具 - 键盘控制

ros2 run teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard

四. 实车适配关键参数

  1. 雷达 ip

    本导航包已内置 livox_ros_driver2,可直接修改 MID360_config.json - lidar_configs - ip

  2. 测量机器人底盘正中心到雷达的相对坐标

    x, y 距离比较重要,将影响云台旋转时解算到 base_link 的坐标准确性

    填入 measurement_params_real.yaml

    若雷达倾斜放置,无需在此处填入 rpy,而是将点云旋转角度填入 MID360_config.json - extrinsic_parameter

  3. 测量雷达与地面的垂直距离

    此参数影响点云分割效果

    填入 segmentation_real.yaml - sensor_height

  4. nav2_params

    参数很多,比较重要的是 robot_radius 和 速度相关参数。详见 nav2官方文档

后记

这个仿真包也是我学习的一个记录,也是我学习的一个起点。

很难想象一年前的五月,我连 Ubuntu 和 ROS 是都不知道。笔者大一时只是个混子,北极熊第一届视觉组成员(其实啥也没干),但误打误撞去了 2023 联盟赛广东站赛场。当时只是作为一个观众+摄影师,但赛场的氛围是无以言表的,回来后 RM 浓度就开始逐渐增高,尝试部署华师2023的视觉开源,也在这段时间逐渐学会了自学的方式,写下了第一篇 算法组文档

暑假时参加了“快递速达”的支线任务(比赛),那是第一次初识导航,还记得举着电脑拿着2D雷达在实验楼建图的喜悦。后来被春茧里华农的“自动驾驶”哨兵震撼到了,于是乎大二上和“实验楼安家组”出去喝粥路上,队长问我 24 赛季你想做啥,我毫不犹豫的答出了“导航”。

抱着玩一玩练练手的心态创建了本仓库,第一个 commit 在 2023-09-27,当时借鉴的还是 华农 2023 RMUL 哨兵导航开源包湖工大RMUC地图,在此基础上只是加了 mid360 的仿真。后来 2023.10 月 中南大学 FYT 战队开源了RM 哨兵上位机算法,是当时少见的 ROS2 nav2 导航框架,于是乎当时就想着缝进初代导航包(直到现在也是中南 FYT 的模样)。在不断尝试新算法的过程中,对 Gazebo 和 ros2_launch 也有了更深入的了解。

如果没有开发这个仿真包,我可能也不会有机会接触到导航算法,也不会有机会接触到这么多优秀的开源项目。我还记得那是 2023.1.26,在港中深的哨兵上部署了我的仿真包( RMUC 联队),改改 launch 文件居然就能让实车动起来了,意料之外地实现了 Sim2Real。由于学校没有机械专业,哨兵在联盟赛前不到两周才完全出生,于是乎备赛期间一直都是在赛博调车优化。

上赛场了,从观众席到检录区。但当时由于在仿真中忽略了雷达偏心放置时的 tf 问题,导致实车云台旋转时定位不准,最终也没能在 RMUL 中发挥丝滑的导航走位...挺遗憾的。

鄙人非大佬,只是个缝合怪菜鸡。我的学习路径个人觉得是有点畸形的,并不是自下而上地先学理论再实践,而是自上而下地先实践再不断补理论的坑。但这种学习方式也不断地给我正反馈,梦里都在改代码,每天醒来都有盼头。

致谢(不分先后)

Mid360 点云仿真:参考了 livox_laser_simulationlivox_laser_simulation_RO2Issue15: CustomMsg

导航算法框架:基于 中南大学 FYT 战队 RM 哨兵上位机算法 修改并适配仿真,在原有基础上添加对 base_link 的建模,提供多种可选定位方式并完善 launch 文件。

感谢深技大 Shockley,对雷达跟随云台旋转时的速度变换问题提供了很好的解决思路,从而有了 fake_vel_transform 功能包。

感谢上海工程技术大学、辽宁科技大学、上海电力大学对本开源包的深度使用与交流,给了我很多优化方向。

还有很多很多很多 RM 网友给了我很多鼓励和帮助,这里就不一一列举了(已达成龙王结局,QQ 里 RM 分组九十多人)。

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