激光雷达 Mid360

TIP

已购买无人机的用户此步可以跳过，无人机搭载的环境已全部配置妥当

电脑IP设置

sudo gnome-control-center

将以太网 IPv4 地址设置如下图所示：

TIP

至于为什么是192.168.1.5，请看这篇帖子：

https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver2/issues/64

因为有线网口使用了1网段，若路由器也是1网段（192.168.1.0/24），请在路由器后台将设备改至其他网段，以免发生未知的错误

参数配置

首先查看 MID-360 底座上的广播码：

我这台的广播码是47MDM4P0020205，记住这个编码。

找到livox_ros_driver2这个ROS包

roscd livox_ros_driver2

用VSCode打开这个包

code .

bd_list

打开launch_ROS1/msg_MID360.launch，将默认的 bd_list修改为我们的广播码。

host_net_info

打开config/MID360_config.json，将这些 IP 设置为以太网接口的 IP，也就是192.168.1.5

lidar_configs

设置为 192.168.1.1**，最后两位是广播码（47MDM4P0020205）的最后两位（05）。对于我来说就是192.168.1.105。

启动驱动

roslaunch livox_ros_driver2 rviz_MID360.launch

点云数据

在RViz中可以看到点云数据

查看话题

rostopic list

lidar_imu_init功能包使用说明

项目简介

在激光雷达 - 惯性里程计系统中，准确的初始状态十分关键，像激光雷达与IMU之间的时间偏移和外参变换等，通常被视为系统运行的前提条件。不同的机器有不同的参数，在首次试飞前需要进行相应的校准工作。

LI-Init是一个鲁棒实时的激光雷达IMU初始化工具包，可以快速地标定出三维激光雷达和IMU的时差以及外参。该工具包具有较强的鲁棒性，无需任何初值即可优化出相对准确的结果，可以满足绝大多数雷达惯性融合类算法的需求。该文章发布在了2022年的机器人顶会IROS上，项目代码开源在github: LiDAR_IMU_Init

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修改相关参数

在进行校准前，需要先修改与所用激光雷达型号对应的yaml文件参数。编辑~/ivox_ws/src/livox_ros_driver2/config/MID360_config.json，主要修改以下参数：

lid_topic:激光雷达的pointcloud话题
imu_topic:IMU话题
cut_frame_num：将一帧分割成子帧，提高频率。必须是正整数。
orig_odom_freq（Hz）：原始激光雷达输入频率。对于大多数激光雷达，输入频率为 10 Hz。机械旋转激光雷达建议cut_frame_num * orig_odom_freq = 30，Livox 激光雷达建议cut_frame_num * orig_odom_freq = 50。
mean_acc_norm（m/s^2）：IMU 静止时的加速度范数。通常，普通 IMU 为 9.805，livox 内置 IMU 为 1。
online_refine_time（second）：使用 FAST-LIO2 进行外参优化的时间。建议优化时间为 15～30 秒左右。
filter_size_surf（meter）：室内场景建议filter_size_surf=0.05~0.15，室外场景建议filter_size_surf=0.5。
filter_size_map（meter）：室内场景建议filter_size_map=0.15~0.25，室外场景建议filter_size_map=0.5。

设置好正确的话题名称和参数后，你就可以直接使用自己的数据运行 LI-Init 了。

校准

打开终端，运行fastlio

随后在一个新的终端中输入：

roslaunch lidar_imu_init livox_mid360.launch

沿各个方向旋转并移动设备，以确保实现充分的激励。可参考Robust Real-time LiDAR-inertial Initialization（鲁棒且实时的雷达惯性初始化方法）。

初始化和优化完成后，结果将被写入到~/ivox_ws/src/LiDAR_IMU_Init/result/Initialization_result.txt文件中。

填写参数

校准将得到一个从激光雷达（LiDAR）到惯性测量单元（IMU）的齐次变换矩阵：

0.997911 -0.062895 0.014785 -0.147775
0.063313 0.997551 -0.029731 -0.055362
-0.012879 0.030605 0.999449 -0.044644
0.000000 0.000000 0.000000 1.000000

将其填入FAST_LIO功能包内的~/livox_ws/src/FAST_LIO/config/mid360.yaml中

//即将修改该部分
    extrinsic_T: [ -0.011, -0.02329, 0.04412 ]
    extrinsic_R: [ 1, 0, 0,
                   0, 1, 0,
                   0, 0, 1]

由于得到的是一个4*4的矩阵，填入时要进行转换，如下所示：

T = (\begin{matrix} R & p \\ 0 & 1 \end{matrix}) = (\begin{matrix} r_{11} & r_{12} & r_{13} & p_{1} \\ r_{21} & r_{22} & r_{23} & p_{2} \\ r_{31} & r_{32} & r_{33} & p_{3} \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{matrix})

最后一列是平移信息，它是一个 [1, 3] 的数组，而旋转矩阵是一个 [3×3] 的数组，转换后填入~/livox_ws/src/FAST_LIO/config/mid360.yaml：

//修改后
extrinsic_T：[-0.147775, -0.055362, -0.044644]
extrinsic_R：[ 0.997911, -0.062895, 0.014785,
0.063313, 0.997551, -0.029731,
-0.012879, 0.030605, 0.999449]

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