$ git clone https://github.com/TechShare-inc/FAST_LIO_ROS2 --recursive

2-3. dockerイメージの作成


まず、nvidia-docker2のインストールします。


$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo systemctl restart docker


その後、dockerイメージを作成します。


$ cd /path/to/FAST_LIO_ROS2/docker
$ docker build -t fast-lio-ros2:latest .

※かなり時間がかかります



2-4. dockerコンテナの作成


コンテナを作成する際に、実行している様子の表示をNoMachine上で行えるようにするために、この時点でNoMachineから接続しGUI上のterminalからコンテナの作成を行います。
参考：【Unitree Go2】NoMachineでDocking StationのGUIを使う



$ cd /path/to/FAST_LIO_ROS2/docker
$ ./container_run.sh fast-lio-ros2 fast-lio-ros2:latest


これでdockerコンテナが作成されました。


2-5. コンパイル


コンパイルの前に、Mid360のipアドレスを修正します。
LiDAR IPと受け取り側のIPを設定します。


次にコンパイルします。


# cd ~/ros2_ws/src/livox_ros_driver2
# ./build.sh humble


これで、livox_ros_driver2とFAST-LIOの両方がコンパイルされました。

 

３．実行




3-1. livox_ros_driver2の実行


下記のように行うことで、MID360の点群取得をdocker/humble環境で行えます。


$ docker exec -it fast-lio-ros2 bash
# . install/setup.bash
# ros2 launch livox_ros_driver2 rviz_MID360_launch.py




3-2. FAST-LIOの実行


上記のlivox_ros_driver2を実行させた状態で、新しいterminalを開きFAST-LIOを実行します。


$ docker exec -it fast-lio-ros2 bash
# . install/setup.bash
# ros2 launch fast_lio mapping_mid360.launch.py


すると、マップが生成されます。
……が、少し歩かせているとマップが吹き飛んでいきます。




これはMid360を斜めに取り付けていることと、Mid360の内臓のIMUの性能が低いことによります。
次の記事では、これを修正し、ちゃんと崩れないFAST-LIOを使っていきます。

次の記事：
【Unitree Go2】Mid360 on Go2でFAST-LIOを使う


 
おわりに


本記事ではMid360版を用いたSLAMの方法を見てきました。
この記事が少しでも役に立てたのなら幸いです。