$ git clone https://github.com/TechShare-inc/faq_go2_xt16.git


使用するものは、


	
unitree ros2 : go2をROS2で扱うため
	
imu_publisher : go2に搭載されたimuの情報をpublishするもの。弊社作成
	
Hesai LiDAR SDK : xt16を使うためのSDK。弊社でかなり手を加えたもの。timestampやフォーマットの関係上公式のSDKをそのままで使用できないため、修正している
	
dlio : 今回使用するSLAMアルゴリズム。オープンソースのROS2ブランチを使用。今回に記事用にtopic名などのパラメーターを修正している



$ cd humble_ws/src
$ git clone https://github.com/TechShare-inc/go2_unitree_ros2.git -b imu_publisher
$ git clone https://github.com/TechShare-inc/HesaiLidar_ROS2_techshare.git
$ git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_ros2.git
$ git clone https://github.com/TechShare-inc/direct_lidar_inertial_odometry.git


弊社で実機で行った時の様子：




2-3. dockerイメージの作成

本記事はros2 humble環境で実装するため、dockerイメージを作成します。


$ cd docker
$ docker build -t go2-humble:latest .

※かなり時間がかかります

なお、dockerはデフォルトでは入っていないため、例えば下記のコマンドでdockerを入れます。


$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
$ echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
$ sudo usermod -aG docker $USER
$ newgrp docker
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
    && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
    && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo systemctl restart docker


弊社で実機で行った時の様子：






2-4. dockerコンテナの作成


$ cd humble_ws
$ bash ../docker/humble.sh

これでdockerコンテナが作成されます。

ここでもし、「nvidiaがunknown」とエラーが出る場合は、2-3節のdockerのインストールコマンドを実行する必要があります。（イメージのbuildはもう一度やる必要はありません）





2-5. コンパイル


前項でコンテナを作成し、コンテナの中にいる状態で、下記のようにコンパイルします。


# cd /external
# colcon build --symlink-install




2-6. unitree_ros2の環境設定


unitree_ros2の環境を設定します。
下記のように、unitree_ros2/setup.shを修正します。

本記事では、rvizを無線接続された外部PCで実行するので、無線インターフェイスwlan0も含めて指定しています。
こうすることでDockingStationから配信されるtopicはwlan0と同じネットワーク上のコンピューターにも配信されます。



#!/bin/bash
echo "Setup unitree ros2 environment"
#source /opt/ros/foxy/setup.bash
source unitree_ros2/cyclonedds_ws/install/setup.bash
export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_cyclonedds_cpp
export CYCLONEDDS_URI='<CycloneDDS><Domain><General><Interfaces>
                            <NetworkInterface name="eth0" priority="1" multicast="default" />
                            <NetworkInterface name="wlan0" priority="2" multicast="default" />
                       </Interfaces></General></Domain></CycloneDDS>'




 
３．実行




3-1. D-LIOの実行


下記のように行うことで、実行できます。


# cd /external/src
# catmux_create_session test_catmux.yaml 


正しく実行できていれば下記のような画面になります。

imu_publisher


HesaiLiDARSDK


dlio




 
3-2. 可視化


Docking Station(Orin NX)上で描画すると、かなりメモリが使われてしまうため、外部PCで描写を行います。

外部PCを同じ無線ネットワークに接続し、外部PCで下記のようなsetupを行うと、Docking Station(Orin NX)で配信されているトピックを見ることができます。（環境によってはwlan0ではない可能性があります）



#!/bin/bash
echo "Setup unitree ros2 environment"
#source /opt/ros/foxy/setup.bash
source $HOME/unitree_ros2/cyclonedds_ws/install/setup.bash
export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_cyclonedds_cpp
export CYCLONEDDS_URI='<CycloneDDS><Domain><General><Interfaces>
                            <NetworkInterface name="wlan0" priority="default" multicast="default" />
                       </Interfaces></General></Domain></CycloneDDS>'


dlio pkgにあるdlio.rvizを外部PCにコピーしておきます。
その後、その設定でRvizを起動します。


$ rviz2 -d direct_lidar_inertial_odometry/launch/dlio.rviz


 

起動直後のRvizの画面


少し犬を歩かせると、うまくいっていれば下記のように点群が現れ、さらに歩かせると軌跡が表示される。


このように動けば成功です。
なお、伏せたり立たせたりすると自己位置が吹っ飛びやすいので、立たせた状態からSLAMをすることを推奨します。

↓結果の動画
本記事のゴール（XT16のSLAM走行の動画）


 
おわりに


本記事ではGo2内蔵のIMUとXT16を用いたGo2 SLAMサンプルの実行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。