1. 连接环境

2. 对导航环境绘制地图
• 激光雷达节点 ——> 雷达数据话题/scan ——>SLAM Toolbox
• 机器人驱动节点 ——> 坐标变换/tf ——> SLAM Toolbox

3. IP地址

4. 整体架构

硬件检查:Livox Mid-360

1. 物理连接与网络检查

• 正常： 有持续的毫秒级响应。

• 异常： Destination Host Unreachable。如果是这样，请检查 Go2 的网口灯是否亮起，或使用 ip addr 确认你的机载电脑是否在同一网段。

3. 脚本测试

• 安装livox_ros_driver2设备驱动

• 激活环境变量并编译代码

• 运行Launch脚本

宇树Go2机器人驱动

1. GO2拓展模块更新

• 本地浏览器连接192.168.96.67

  192.168.96.67

• 下载拓展坞模块更新包
• 如果你的 Go2 腿部末端是橡胶足端（像个小蹄子），选 GO2 SLAM 服务。
• 如果你的 Go2 腿部末端自带轮子（可以像车一样滑行），选 GO2_W SLAM 服务。
宇树科技 文档中心

https://support.unitree.com/home/zh/developer/module_update#heading-3

2. 配置SDK

• 获取SDK
宇树科技 文档中心

https://support.unitree.com/home/zh/developer/Obtain%20SDK

• 安装SDK

3. DDS通信（待定）

• DDS通信：修改cyclonedds.xml
• ssh连接：eth0
• 通过ipconfig连接修改.bashrc

• 工具包接入
将unitree_go和unitree_api移植到工作空间src下，同时原来的src内的示例代码也移植过来备用。



 

4. unitree_sdk2：底层开发工具包

• 用途：
• 直接控制： 不通过任何中间件，直接与机器人的运动控制板通讯。
• 低延迟开发： 适用于对实时性要求极高的底层算法开发（如自定义步态平衡控制）。
• 嵌入式部署： 在资源受限、无法运行 ROS 2 完整环境的计算单元上运行。

• 结构：
• Communication (DDS)： 基于 CycloneDDS，实现了与机器人硬件的协议握手。
• IDL (接口描述)： 定义了机器人原生数据结构（如电机角度、IMU 原始数据）。
• Robot Clients： 封装了 SportClient（运动客户端）、VideoClient（视频流客户端）等，直接调用机器人的 API。

• 依赖： 主要是标准 C++ 环境、CycloneDDS 库和一些第三方压缩库（如 RapidJSON）。

5. unitree_ros2：ROS 2 封装支持包

• 用途：
• 生态接入： 将 Go2W 接入 ROS 生态，以便使用 Nav2（导航）、Fast-LIO（建图） 等成熟算法。
• 多机/多进程通讯： 利用 ROS 2 机制，让 SLAM 节点、视觉大模型节点和机器人驱动节点轻松交换数据。

• 结构：
• cyclonedds_ws： 通信适配层，确保 ROS 2 的通讯协议与宇树底层的 DDS 协议一致。（在unitree中已经适配好无需自配）
• unitree_go / unitree_api： 消息定义包。将 SDK 里的 IDL 结构翻译成 ROS 2 的 .msg 文件。
• Example 节点： 演示了如何编写一个 ROS 2 Node 来订阅机器人的状态话题。

• 依赖： 必须安装 ROS 2 环境（如 Foxy 或 Humble），并依赖 unitree_sdk2 的部分头文件。

SLAM建图

【开源】超低成本的激光雷达导航方案！_哔哩哔哩_bilibili

为了心爱的赛博狗狗，重金采购激光雷达，DIY一个建图导航方案。其中的乐趣谁懂哈～(￣▽￣～)(～￣▽￣)～雷达的ROS1驱动源码：https://gitee.com/s-robot/lidar_pkg_ros1雷达的ROS2驱动源码：https://gitee.com/s-robot/lidar_pkg_ros2其他：https://gitee.com/s-robot/wpr_simulation, 视频播放量 39328、弹幕量 91、点赞数 1368、投硬币枚数 788、收藏人数 2003、转发人数 279, 视频作者 机器人工匠阿杰, 作者简介 分享一些有趣的机器人知识。欢迎私信探讨机器人教学的设备购置|课程设计|课件制作相关事宜~，相关视频：宇树激光雷达测试！被它的低成本和小型化着实惊艳到了，USB即插即用！，【开源】基于 ROS2 的自主跟随方案，激光雷达旋转半分钟，《ROS 2机器人开发从入门到实践》7.2.1构建第一章导航地图，详解激光雷达（完整版），学算法的来看看，终于有人能把激光3D SLAM技术讲清楚了-镭神智能，0基础基于ROS2导航的gazebo仿真教学，可实现slam，路径规划，导航控制。，【自制】低成本迷你四足机器人 QR_MINI2 机器狗，21.激光雷达工作原理，ROS2 零基础入门教材推荐

https://www.bilibili.com/video/BV15Li4B9EDW?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=3b01b9f4ab4a2adbb8291da91fc030e7

1. 核心依赖

• livox_ros_driver2：雷达官方驱动（需确保配置为输出标准 PointCloud2 格式）。

• pointcloud_to_laserscan：3D 降维 2D 核心包。

• slam_toolbox：目前 ROS 2 生态中最强大的 2D 建图与定位引擎。

• nav2_map_server：用于最终保存地图的工具。

2. 数据流与坐标系畅通

• 感知流（雷达数据降维）：
• Mid-360 输出高频的 3D 点云（/livox/lidar）。
• 经过降维节点，像切西瓜一样切出狗子腰部高度的一片数据，压扁成 2D 的单线激光（/scan），不仅过滤了天花板和地面的噪点，还极大地降低了算法算力需求。
• QoS 降级：传感器数据天生是“尽力而为（Best Effort）”的，所以在 RViz 监听时必须手动调整 QoS 策略，否则数据包会被直接丢弃。

• 运动流（真实里程计 TF 树）：
• 机器狗的底层状态话题 /lf/sportmodestate 包含了融合了腿部运动学与高频 IMU 的绝对坐标与姿态。
• 依靠我们手搓的 C++ 翻译官节点，强行使用底层 DDS 规则解析这串数据，并实时发布 odom（原点）到 base_link（狗身体中心）的 TF 坐标系变换。这使得建图告别了纯靠雷达盲猜的“漂移”，地图稳如泰山。

• 静态补丁：发布 base_link 到 livox_frame 的静态 TF，告诉大脑雷达安装在狗背上的确切位置。

3. Slam代码编写

4. 固定环境配置（once）

5. 编译与运行

1. 回到工作空间根目录编译。

2. 打开新终端，直接运行

3. 打开 RViz2，Fixed Frame 选 map，配置 /livox/lidar 和 /scan 的 QoS 为 Best Effort。

4. 遥控机器狗慢速遍历环境。

5. 建图满意后，开新终端保存。

踩坑说明

1. DDS 配置文件

2. std::bad_alloc 内存分配崩溃（非主因）

• 现象： 运行 ros2 topic echo 时直接报错退出，甚至显示 Killed。

• 原因： 并非你的物理内存不够，而是 CycloneDDS 试图在 eth0 网卡上申请超大的接收缓冲区来应对高频数据流（如雷达点云）。但 Linux 内核默认的 Socket 接收缓冲区（通常只有几 MB）太小，直接拒绝了 DDS 的申请。

• 解决： 修改了系统内核参数 net.core.rmem_max，放开了网络内存限制。

3. “半步发现”：看得到话题，却收不到数据（非主因）

• 现象： ros2 topic list 能看到几十个话题，但 echo 任何话题都会卡住，且 ros2 node list 为空。

• 原因： cyclonedds.xml 配置文件中写了 <AllowMulticast>spdp</AllowMulticast>。这导致你的系统只允许使用多播（Multicast）来发现设备，却拦截了所有使用多播传输的实际数据。

• 解决： 将其修改为 <AllowMulticast>true</AllowMulticast>，彻底放开多播通道。

4. 雷达降维罢工：格式标准不统一

• 现象： 3D 转 2D 节点收不到数据，无法发布 /scan。

• 原因： Livox 驱动默认输出私有格式 CustomMsg（xfer_format=1），而开源的 ROS 2 包只认标准的 sensor_msgs/PointCloud2（xfer_format=0）。

• 解决：将文件livox_ros_driver2/launch_ROS2/rviz_MID360_launch.py中的参数修改 xfer_format = 0 。

5. SLAM 拒收数据：TF 坐标树断裂 —— 最初slam报错

• 现象： 报错 Message Filter dropping message，地图无法生成。

• 原因： SLAM 引擎需要完整的链路 map -> odom -> base_link -> livox_frame。由于一开始没有启动底盘真实的里程计，导致 odom -> base_link 缺失，SLAM 无法计算相对位移。

• 解决：发布真实完整的TF（见6）。

6. Python 脚本“失聪”：底层裸 DDS 的反序列化

• 现象： C++ 的官方例程能收到机器狗状态数据，但 Python 写的 rclpy 节点完全收不到。

• 原因： Unitree 发送的是没有标准 ROS 2 Header 包尾的“裸 DDS”数据。C++ 靠强类型内存地址能强行解析，而 Python 解析器出于安全机制，直接将这些“不规范”的数据包丢弃了。