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

豆包AI视频去水印,我试了几个简单方法,手机就能搞定

首选方案:微信小程序一键解析(免费便捷) 豆包AI生成的视频带水印,想保存个干净版其实没那么麻烦。我最近找到一个挺省事的办法,不用下载软件,也不用注册登录,全程在手机上操作,不占内存,画质也没影响。 具体操作就三步: 1. 在豆包APP里找到想保存的视频,点右上角的“分享”按钮,左滑功能栏找到“更多”,然后选“复制视频链接”。不同手机界面可能不太一样,有的直接显示“复制链接”,有的是个网址,点旁边的复制标志就行。 2. 打开微信,在微信中搜索并打开一款去水印小程序,如“‌图视去水印‌”、“‌兜宝去水印‌”,进去后把刚才复制的链接粘贴进去,点解析,几秒钟就能处理好。 3. 解析成功后直接下载,无水印的视频就存到手机相册里了。整个过程一分钟都用不了。 这类工具能处理的不止豆包 我试了一下,这种小程序对即梦AI、千问这些AI平台生成的水印也能处理,抖音、快手、小红书、B站这些常见短视频平台的水印也支持。大部分都不限次数,画质也挺清晰,偶尔遇到一次解析失败的,

用快马ai快速原型一个永久在线crm网站,验证你的产品思路

最近在验证一个CRM产品的市场可行性,需要快速搭建一个能永久在线的基础原型。传统开发流程从环境搭建到功能实现至少需要一周,而通过InsCode(快马)平台的AI辅助,我用不到半天就完成了核心功能验证。以下是具体实践过程: 1. 明确最小可行功能集 原型系统聚焦四个核心模块:客户信息管理(基础CRUD)、销售机会跟踪(状态流转)、数据仪表盘(关键指标可视化)、基础权限控制(管理员/用户视图)。这种设计能覆盖80%的CRM基础使用场景,避免陷入细节开发。 2. AI生成基础框架 在平台输入"React+Node.js的CRM系统,包含客户管理、跟进记录和仪表盘",AI在10秒内生成了包含路由配置、API接口定义和基础组件的脚手架代码。特别惊喜的是自动配置好了MongoDB连接模块,省去了手动安装驱动和写连接池代码的时间。 3. 客户模块快速迭代 * 客户信息表单通过AI生成的React Hook自动绑定数据 * 地址字段智能识别省市区三级联动需求,自动补全地区选择器组件 * 联系方式验证逻辑直接内置了手机号/邮箱的正则校验 4. 销售跟踪状