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无人机避障:Mid360 建图与 Ego-planner 规划实战

基于 Xavier-nx 平台,利用 Livox Mid360 激光雷达配合 Fast-LIO 进行实时感知建图,并结合 Ego-planner 实现无人机自主避障运动规划。重点讲解雷达数据读取、Fast-LIO 参数配置及话题验证流程,确保在 ROS Melodic 环境下完成基础环境搭建与功能复现。

筑梦师发布于 2026/4/11更新于 2026/7/2452 浏览
无人机避障:Mid360 建图与 Ego-planner 规划实战

硬件与环境准备

本次实验基于 NVIDIA Xavier-nx 开发板,操作系统为 Ubuntu 18.04,ROS 版本选用 Melodic。核心传感器采用 Livox Mid360 激光雷达。整体架构左侧负责感知建图,右侧执行运动规划。

雷达数据读取与显示

首先需要确认雷达驱动正常,能够发布 IMU 和点云话题。通过 rostopic 列表可以查看相关通信状态。

![雷达数据话题 IMU 及 Lidar 输出]

Fast-LIO 配置与启动

为了复现 Fast-LIO 效果,我们需要修改 launch 文件。由于当前阶段仅关注定位与建图逻辑,暂不需要开启 Rviz 可视化界面,这样可以减少资源占用。

修改后的 launch 文件配置如下:

<launch>
  <!-- Launch file for Livox MID360 LiDAR -->
  <arg name="rviz" default="true" />
  <rosparam command="load" file="$(find fast_lio)/config/mid360.yaml" />
  
  <!-- 特征提取关闭,降低计算负载 -->
  <param name="feature_extract_enable" type="bool" value="0"/>
  
  <!-- 点云滤波参数:100HZ bag 建议设为 1,10HZ bag 建议设为 2 或 3 -->
  <param name="point_filter_num" type="int" value="3"/>
  <param name="max_iteration" type="int" value="3" />
  <param name= = = />
  
  
  
  
  

"filter_size_surf"
type
"double"
value
"0.5"
<param name="filter_size_map" type="double" value="0.5" />
<param name="cube_side_length" type="double" value="1000" />
<param name="runtime_pos_log_enable" type="bool" value="0" />
<node pkg="fast_lio" type="fastlio_mapping" name="laserMapping" output="screen" />
</launch>

启动命令很简单:

roslaunch fast_lio mapping_mid360.launch

话题验证

运行后,使用 rostopic list 检查系统是否生成了预期的话题。重点关注 /Odometry 和 /cloud_registered 等关键话题的输出情况,确保数据链路畅通。

![话题列表及 Odometry 数据]

目录

  1. 硬件与环境准备
  2. 雷达数据读取与显示
  3. Fast-LIO 配置与启动
  4. 话题验证
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