宇树机器人g1二次开发:建图,定位,导航手把手教程(二)建图部分:开始一直到打开rviz教程

注意:

本教程为ros1,需要ubuntu20.04,使用算法为fase_lio

本教程为遵循的网上开源项目:https://github.com/deepglint/FAST_LIO_LOCALIZATION_HUMANOID.git

一、系统环境准备

1.1. 安装必要的依赖库

# 安装C++标准库 sudo apt install libc++-dev libc++abi-dev # 安装Eigen3线性代数库 sudo apt-get install libeigen3-dev

库说明:

  • libc++-dev:C++标准库开发文件
  • libeigen3-dev:线性代数库,用于矩阵运算和几何变换
  • 这些是编译FAST-LIO和Open3D必需的数学和系统库

二、创建工作空间和准备

2.1. 创建定位工作空间

mkdir -p ~/ws_loc/src cd ~/ws_loc/src

把https://github.com/deepglint/FAST_LIO_LOCALIZATION_HUMANOID.git这个项目移到这里

三、获取并配置Open3D库

3.1. 下载预编译Open3D库

3.2. 编辑CMakeLists.txt

# 编辑CMakeLists.txt配置Open3D路径 cd ~/ws_loc/src/FAST_LIO_LOCALIZATION_HUMANOID/open3d_loc nano CMakeLists.txt

3.3. 修改CMakeLists.txt中的Open3D路径

将:set(Open3D_DIR "/home/liar/open3d141/lib/cmake/Open3D")中的liar改成自己home名字修改为你的用户名(假设用户名为 your_username):

set(Open3D_DIR "/home/your_username/open3d141/lib/cmake/Open3D")

保存操作: 修改完后按 Ctrl+X,然后输入 Y,最后按 Enter

3.4. 完成Open3D的配置

cd ~/ws_loc catkin_make -DROS_EDITION=ROS1

 

四、安装Livox SDK和相关驱动

4.1. 安装Livox-SDK2

# 克隆Livox-SDK2 git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK2
# 编译安装 cd Livox-SDK2 mkdir build && cd build cmake .. && make -j sudo make install

4.2. 安装Livox-SDK(旧版)

# 克隆Livox-SDK git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK

# 重命名并处理嵌套文件夹 # 注意:文件有两层嵌套,需要删除第二层嵌套文件夹

# 编译安装 cd Livox-SDK mkdir build && cd build cmake .. && make -j sudo make install

注意: 如果遇到cmake版本兼容问题,尝试使用策略跳过

4.3. 安装livox_ros_driver

# 克隆驱动 git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver

# 重命名并处理嵌套文件夹

# 创建livox专用工作空间 mkdir -p ~/ws_livox/src cd ~/ws_livox/src
# 创建符号链接 ln -s ~/livox_ros_driver . # 编译 cd ~/ws_livox catkin_make

注意: 如果遇到cmake版本兼容问题,尝试使用策略跳过

五、解决编译问题和配置

5.1. 重新配置和编译定位系统

cd ~/ws_loc/build cmake -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5 ../src -DROS_EDITION=ROS1 make -j

六、配置激光雷达

6.1. 配置激光雷达参数文件

cd ~/ws_loc/src/FAST_LIO_LOCALIZATION_HUMANOID/livox_ros_driver2/config nano MID360_config.json

配置文件,校正激光雷达在G1机器人上的安装姿态,确保点云数据坐标系正确

 

6.2. 修改IP地址配置

桥接机器人,检查本机IP地址:

hostname -I
  1. 将MID360_config.json配置文件中的IP地址:
"host_net_info": { "cmd_data_ip": "192.168.123.222", ... }

修改为你自己的IP地址,例如:

"host_net_info": { "cmd_data_ip": "192.168.123.111", ... }

七、环境配置和连接测试

7.1网线连接机器人配置
(也可以先跳过这一步进行下面的步骤,后面遇到问题再来修改)

在home中:

nano ~/.bashrc

在文件末尾添加:

# 有线连接配置 export ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311 export ROS_HOSTNAME=localhost

注释掉其他ROS相关配置(如果有):

# export ROS_IP=192.168.111.128 # export ROS_IP=192.168.123.111 # export ROS_MASTER_URI=http://192.168.123.161:11311 # export ROS_IP=192.168.123.99

八、运行FAST-LIO系统

8.1. 测试激光雷达连接

# 测试激光雷达IP连通性 ping 192.168.123.120

8.2. 打开四个终端运行系统

终端1:启动ROS核心
roscore
终端2:启动建图系统
cd ~/ws_loc source devel/setup.bash roslaunch fast_lio mapping_mid360_g1.launch
终端3:启动雷达驱动
cd ~/ws_loc source devel/setup.bash roslaunch livox_ros_driver2 msg_MID360.launch
终端4:启动可视化界面
rviz

九、添加显示项

Read more

Windsurf AI IDE 完全使用指南

Windsurf AI IDE 完全使用指南 🌟 什么是 Windsurf Windsurf 是由 Codeium 团队开发的下一代 AI 原生集成开发环境(IDE),它不仅仅是在传统 IDE 中添加 AI 功能,而是从底层架构开始就围绕 AI 能力进行设计的全新开发工具。 核心特点 * AI 原生设计:深度集成 AI 能力,而非简单的插件形式 * 上下文理解:能够理解整个代码库的上下文,提供更精准的建议 * 多模态支持:支持代码、文档、图片等多种输入形式 * 协作式编程:像与高级工程师结对编程一样的体验 * 免费使用:基础功能完全免费,Pro版本提供更强大的功能 📥 下载与安装 1. 系统要求 Windows * Windows 10/11 64位 * 至少 4GB

借力AI,DooTask重塑项目管理效率新标杆

借力AI,DooTask重塑项目管理效率新标杆

借力AI,DooTask重塑项目管理效率新标杆 DooTask 作为项目管理软件,接入通义千问等主流 AI 工具,构建智能化协作生态,其 “多 AI 协同” 模式适配不同团队需求,AI 贯穿项目全流程,在规划、执行监控、复盘优化阶段提升效率,反映了项目管理从 “人工驱动” 到 “AI 辅助”、从 “单一软件” 到 “生态平台” 的趋势。同时,阿里巴巴的千问 App 凭借 Qwen3 模型,在多场景服务能力上表现出色,功能涵盖多维度,采用免费策略并计划全球化扩张,构建 “AI + 场景” 生态。未来两者联动将深化,推动行业人机交互发展。 在人工智能深度融入日常、重塑各行业格局的当下,项目管理领域也迎来了智能化变革的关键转折点。DooTask作为一款项目管理软件,凭借接入通义千问(千问App的底层模型)等主流AI工具,

30 分钟上手 OpenClaw!Windows 搭建 AI 助手,打破智能生活的边界

30 分钟上手 OpenClaw!Windows 搭建 AI 助手,打破智能生活的边界

前言 你是否曾被这样的场景困扰:想让 AI 帮忙写一份工作汇报,却要在 ChatGPT 网页、飞书机器人、钉钉助手之间反复切换;出门在外想调取家里电脑的资料,却被局域网限制束手无策;尝试接入不同的 AI 大模型,却被复杂的 API 配置劝退…… 我们对智能助手的期待,从来不是 “只能在单一平台聊聊天”,而是 “能跨场景、跨设备,像真人一样替我们解决实际问题”。 OpenClaw,正是为满足这份期待而生的开源 AI 网关工具。自 2025 年 11 月开源以来,它凭借 “一次部署,多平台通联” 的核心优势,迅速斩获 GitHub 230K + 星标,成为 AI 领域的热门项目。不同于传统的 AI 工具,OpenClaw 真正实现了

7D-AI系列:AI 编程 Spec Coding 完整详细的典型标准化工作流

文章目录 * 前言 * 一、核心前提:什么是「Spec(规格)」?Spec的核心要求 * ✅ Spec的定义 * ✅ Spec的核心要求(重中之重,决定代码质量) * ✅ Spec的常见载体(按优先级排序,工业界高频使用) * 二、Spec Coding 标准完整工作流(6个核心阶段) * ✅ 核心原则 * 阶段1:需求拆解 & 范围界定(前置准备,耗时占比:10%) * 阶段2:编写精准的结构化Spec(核心核心,耗时占比:30%,最关键) * 阶段3:AI 代码生成(核心提效环节,耗时占比:5%) * 阶段4:人工评审 + 静态校验(第一道质检,耗时占比:15%,过滤80%的问题) * 阶段5:自动化测试