[ROS2] CMU 团队的 Autonomous Exploration 导航算法+MID-360 部署到实车记录
Autonomous Exploration 框架如图所示：
其中State estimation和Motion control部分是需要我们去实现的，而在本次部署到实车过程中采用FAST_LIO算法实现了 MID-360 到导航算法之间的桥接，大致流程框图如下所示：
MID-360 节点
1. 安装 Livox-SDK2
git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK2.git
cd ./Livox-SDK2/
mkdir build
cd build
cmake .. && make -j4
sudo make install
2. 安装 livox_ros_driver2
mkdir -p ws_livox/src && cd ws_livox/src
git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver2.git
source /opt/ros/humble/setup.sh
./build.sh humble
完成以上安装之后，测试 MID-360 是否能正常运行。将雷达连接到电脑上后，可以通过wireshark来查看雷达的 IP 地址，得到雷达地址后，并将本机的有线 IPv4 地址设置为 192.168.1.50，子网掩码设置为 255.255.255.0。
接着进入 config 文件夹中，编辑MID360_config.json文件，将"cmd_data_ip"、"push_msg_ip"、"point_data_ip"、"imu_data_ip"的 ip 设置为本机的有线 ip，即刚才设置的 192.168.1.50，然后将"ip"设置为雷达的 ip 即可。
3. 测试 MID-360
运行下面 launch 文件查看点云:
cd ws_livox
source install/setup.bash
ros2 launch livox_ros_driver2 rviz_MID360.launch
此时可以通过 rviz 界面看到点云，但是注意，在实际使用该导航框架的时候不能运行该 launch 文件，因为 MID-360 原生的点云数据不是按照线束顺序进行排列的，因此不符合 loam 系列算法所支持的数据类型。
