本ROS2驱动支持您使用奥比中光单线/多线激光雷达。本文档提供安装说明、使用指南和其他重要信息，帮助您快速开始使用此驱动。

1. 安装

1.1. 先决条件

在使用OrbbecSDK ROS2 LiDAR驱动程序之前，请确保您的系统上安装了以下依赖项：

ROS2：Humble、Jazzy 或其他受支持的发行版。
- 如果您需要帮助，请参阅ROS2安装指南。

1.2. 安装deb依赖项

# 假设您已经配置了ROS环境，下同
sudo apt install libgflags-dev nlohmann-json3-dev  \
ros-$ROS_DISTRO-image-transport ros-${ROS_DISTRO}-image-transport-plugins ros-${ROS_DISTRO}-compressed-image-transport \
ros-$ROS_DISTRO-image-publisher ros-$ROS_DISTRO-camera-info-manager \
ros-$ROS_DISTRO-diagnostic-updater ros-$ROS_DISTRO-diagnostic-msgs ros-$ROS_DISTRO-statistics-msgs \
ros-$ROS_DISTRO-backward-ros libdw-dev

1.3. 安装udev规则

cd  ~/ros2_ws/src/OrbbecSDK_ROS2/orbbec_camera/scripts
sudo bash install_udev_rules.sh
sudo udevadm control --reload-rules && sudo udevadm trigger

1.4. 构建包

cd ~/ros2_ws/
# 构建发布版本，默认为调试版本
colcon build --event-handlers  console_direct+  --cmake-args  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

1.5. 启动激光雷达节点

第一个终端

. ./install/setup.bash
ros2 launch orbbec_camera lidar.launch.py

第二个终端

. ./install/setup.bash
rviz2

打开Rviz2。
添加 PointCloud2或 LaserScan显示。
对于 PointCloud2，选择 /lidar/cloud/points话题；对于 LaserScan，选择 /lidar/scan/points话题。
将 Fixed Frame设置为 lidar_lidar_frame以正确对齐数据。

PointCloud2可视化示例：

rviz2中的模块

LaserScan可视化示例：

rviz2中的模块

2. 使用方法

2.1. 运行驱动

要启动驱动，请启动提供的ROS2启动文件：

source install/setup.bash
# 启动带有点云数据的驱动
ros2 launch orbbec_camera lidar.launch.py lidar_format:=LIDAR_POINT
# 启动带有球面点云数据的驱动
ros2 launch orbbec_camera lidar.launch.py lidar_format:=LIDAR_SPHERE_POINT
# 启动带有激光扫描数据的驱动
ros2 launch orbbec_camera lidar.launch.py lidar_format:=LIDAR_SCAN
# 启动启用IMU的驱动
ros2 launch orbbec_camera lidar.launch.py enable_imu:=true imu_rate:=50hz
# 启动同时包含点云和IMU数据的驱动
ros2 launch orbbec_camera lidar.launch.py lidar_format:=LIDAR_POINT enable_imu:=true imu_rate:=100hz

此命令将启动与奥比中光激光雷达设备接口的节点。请确保在运行此命令之前正确连接激光雷达硬件。

2.2. 获取已连接激光雷达的设备信息

ros2 run orbbec_camera list_devices_node

此命令将列出已连接的激光雷达设备并显示其各自的IP地址和端口。您可以使用此信息配置驱动以连接到特定设备。

2.3. 检查激光雷达支持的配置

ros2 run orbbec_camera list_camera_profile_mode_node

2.4. 2.4 参数和配置

lidar.launch.py文件包含驱动的默认参数。您可以通过修改启动文件或创建自定义配置文件来自定义这些设置。关键参数包括：

device_type: 要启动的设备类型。可选值：lidar、camera。将此参数设置为 lidar启动激光雷达设备，设置为 camera启动摄像头设备。
camera_name: 启动节点命名空间。
device_num: 设备数量。如果需要启动多个设备，则必须填写此项。
upgrade_firmware: 固件升级功能。输入参数是固件路径。
connection_delay: 重新打开设备的延迟时间（毫秒）。在热插拔期间立即重新打开设备可能导致固件崩溃。
publish_tf: 启用TF发布。
tf_publish_rate: TF发布频率。
lidar_format: 激光雷达的数据格式。可选值：LIDAR_POINT、LIDAR_SPHERE_POINT、LIDAR_SCAN
lidar_rate: 激光雷达的扫描频率。
publish_n_pkts: 多帧数据合并发布的帧数量。范围：1-12000。仅在激光雷达格式为 LIDAR_POINT 或 LIDAR_SPHERE_POINT 时生效，用于累积指定数量的帧后再发布合并的点云数据。默认值：1
enable_scan_to_point: 启用扫描数据到点云数据的转换，发布PointCloud2数据类型话题。
repetitive_scan_mode: 重复扫描模式参数。
filter_level: 添加过滤级别参数。
vertical_fov: 垂直角度参数。
min_angle: 激光雷达扫描范围的最小角度（度）（例如，-135.0）。默认值：-135.0
max_angle: 激光雷达扫描范围的最大角度（度）（例如，135.0）。默认值：135.0
min_range: 激光雷达可测量的最小距离（米）。默认值：0.05
max_range: 激光雷达可测量的最大距离（米）。默认值：30.0
echo_mode: 激光雷达的回波模式。可选值：Last Echo、First Echo
point_cloud_qos: ROS 2消息服务质量（QoS）设置。可能的值包括 SYSTEM_DEFAULT、DEFAULT、PARAMETER_EVENTS、SERVICES_DEFAULT、PARAMETERS和 SENSOR_DATA，不区分大小写。这些值分别对应 rmw_qos_profile_system_default、rmw_qos_profile_default、rmw_qos_profile_parameter_events、rmw_qos_profile_services_default、rmw_qos_profile_parameters和 SENSOR_DATA。
enumerate_net_device: 启用网络设备的自动枚举。
net_device_ip: 网络设备的IP地址。
net_device_port: 网络端的端口号。
log_level: SDK日志级别，默认值为 none，可选值为 debug、info、warn、error、fatal
time_domain: 设备的时间戳类型。可选值为 device、global、system
config_file_path: YAML配置文件的路径。默认值为""。如果未指定配置文件，将使用启动文件中的默认参数。
enable_heartbeat: 启用心跳功能，默认为 false。如果设置为 true，相机节点将向固件发送心跳信号；如果需要硬件日志记录，也应将其设置为 true。
enable_imu: 启用IMU（加速度计+陀螺仪）并输出统一的IMU话题数据。
imu_rate: IMU的统一频率（加速度计和陀螺仪）。
accel_range: 加速度计的量程。
gyro_range: 陀螺仪的量程。
linear_accel_cov: 线性加速度协方差值，默认为 0.0001。
angular_vel_cov: 角速度协方差值，默认为 0.0001。

3. 点云数据详细说明

3.1. 点云格式

PointCloud2 (PointXYZITO) 点云格式如下：

float32 x               # X轴，单位：米
float32 y               # Y轴，单位：米
float32 z               # Z轴，单位：米
uint8   intensity       # 激光雷达强度
uint8   tag             # 激光雷达标签
uint32  offset_time     # 点云相对话题时间的偏移量，单位纳秒

3.2. 点云聚合功能

通过 publish_n_pkts 参数可以开启点云聚合功能，该功能允许激光雷达在发布数据前累积指定数量的帧，然后将这些帧合并为一个更大的点云数据包进行发布。

3.2.1. 功能特点：

参数范围: 1-12000 帧
适用格式: 仅在激光雷达格式为 LIDAR_POINT 或 LIDAR_SPHERE_POINT 时有效
默认值: 1（即不聚合，每帧单独发布）
用途: 提高点云密度，适用于需要更密集点云数据的应用场景

3.2.2. 使用示例：

# 聚合10帧数据后发布
ros2 launch orbbec_camera lidar.launch.py lidar_format:=LIDAR_POINT publish_n_pkts:=10

# 聚合100帧数据后发布
ros2 launch orbbec_camera lidar.launch.py lidar_format:=LIDAR_SPHERE_POINT publish_n_pkts:=100

注意: 增加 publish_n_pkts 值会提高点云密度，但同时会增加延迟和内存使用量，请根据实际应用需求进行调整。

4. IMU数据

4.1. IMU话题

启用IMU时，将发布以下话题：

/lidar/imu/sample: 统一的IMU话题，包含 sensor_msgs/Imu格式的同步加速度计和陀螺仪数据。
/lidar/lidar_to_imu: 从激光雷达坐标系到IMU坐标系的变换。

4.2. 使用IMU数据

要启用IMU数据采集：

# 启动并启用IMU
ros2 launch orbbec_camera lidar.launch.py enable_imu:=true imu_rate:=50hz

# 检查IMU话题
ros2 topic list | grep imu

# 查看IMU数据
ros2 topic echo /lidar/imu/sample

IMU数据包括：

linear_acceleration: 3D加速度数据（x、y、z），单位：m/s²
angular_velocity: 3D角速度数据（x、y、z），单位：rad/s
orientation: 四元数方向（硬件不提供，设置为零）