ROS机器人学习与交流
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超维空间S2无人机使用说明书——41、使用3维雷达进行室内定位——仿真篇（跑数据集）

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fast-lio定位算法

roslaunch fast_lio mapping_velodyne.launch

超维空间S2无人机使用说明书——41、使用3维雷达进行室内定位——仿真篇（跑数据集）_第1张图片

等待出现如下界面，表明启动成功

超维空间S2无人机使用说明书——41、使用3维雷达进行室内定位——仿真篇（跑数据集）_第2张图片

同时会自动开启RVIZ，如下

超维空间S2无人机使用说明书——41、使用3维雷达进行室内定位——仿真篇（跑数据集）_第3张图片

步骤二：播放数据集

注意：需要到对应数据集目录下再进行如下指令操作，我的数据集在home目录下

rosbag play demo01_velodyne.bag

超维空间S2无人机使用说明书——41、使用3维雷达进行室内定位——仿真篇（跑数据集）_第4张图片

步骤三：查看RVIZ中的激光点云图

步骤四：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

超维空间S2无人机使用说明书——41、使用3维雷达进行室内定位——仿真篇（跑数据集）_第5张图片

（2）、打印里程计数据
rostopic echo /Odometry

超维空间S2无人机使用说明书——41、使用3维雷达进行室内定位——仿真篇（跑数据集）_第6张图片

总结：一般来说仿真数据集正常运行，表明环境配置正常。在下一小节中，我们只需要给出正确的激光scan数据即可。

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

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