基于MUSE Pi Pro的3D激光里程计实现技术文档

内容摘要

本文档详细介绍了基于MUSE Pi Pro开发板和速腾聚创Airy 96线激光雷达实现3D激光里程计系统的完整技术方案。重点阐述了基于Point-LIO算法的系统设计、实现方法和优化策略。

1. 系统概述

项目目标

利用MUSE Pi Pro开发板和速腾聚创Airy 96线激光雷达传感器，基于Point-LIO算法开发高性能的3D激光里程计系统。

硬件组成

​__MUSE Pi Pro开发板__​：搭载高性能RISC-V处理器

​__速腾聚创Airy 96线激光雷达__​：高分辨率3D激光雷达

​__集成IMU传感器__​：雷达内置IMU模块

​__电源模块__​：12V/5A稳定电源供应系统

软件组成

​__操作系统__​：基于RISC-V的嵌入式Linux系统

​__核心算法__​：Point-LIO激光-惯性里程计算法

​__支持库__​：ROS2、PCL、Eigen3、Ceres Solver

2. 系统设计

硬件架构

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MUSE Pi Pro (主处理器) ├── 千兆以太网接口 ← 速腾聚创Airy雷达

├── USB 3.0接口 ← IMU数据通道

└── 电源管理模块

软件架构

应用层: Point-LIO里程计节点

↓

中间件层: ROS2通信框架 + PCL点云处理库

↓

驱动层: 速腾聚创SDK + IMU驱动程序

↓

硬件抽象层: Linux内核驱动

3. 硬件平台搭建

3.1 MUSE Pi Pro配置

内存: 8GB LPDDR4

存储: 64GB eMMC

网络: 千兆以太网

3.2 硬件连接方案

# 物理连接

1. 雷达以太网 → MUSE Pi Pro以太网口
2. 雷达USB → MUSE Pi Pro USB 3.0
3. 电源12V → 系统电源输入

# 网络配置

雷达IP: 192.168.1.200

MUSE Pi Pro IP: 192.168.1.100

子网掩码: 255.255.255.0

4. 软件环境配置

系统基础环境

#!/bin/bash

系统环境配置脚本

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

sudo apt install -y build-essential cmake git

安装ROS2 Humble

sudo apt install -y ros-humble-desktop

安装PCL点云库

sudo apt install -y libpcl-dev libeigen3-dev libceres-dev

雷达驱动安装

#!/bin/bash

速腾聚创雷达驱动安装

git clone https://github.com/RoboSense-Lidar/rs_driver.git

cd rs_driver

mkdir build && cd build

cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

make -j$(nproc)

sudo make install

5. Point-LIO算法实现

算法源码编译

colcon build

核心算法模块

点云预处理模块

class PointCloudPreprocessor {public:

bool process(const sensor_msgs::msg::PointCloud2::ConstPtr& input_msg,

PointCloud::Ptr& output_cloud);

private:

void removeInvalidPoints(PointCloud::Ptr cloud);

void voxelFilter(PointCloud::Ptr cloud);

void compensateMotion(PointCloud::Ptr cloud);

float voxel_size_ = 0.05f;

float max_range_ = 100.0f;

};

特征提取模块

class FeatureExtractor {public:

bool extractFeatures(const pcl::PointCloudpcl::PointXYZI::Ptr& input_cloud,

FeaturePoints& features\\\\);

private:

void calculateCurvature(const pcl::PointCloudpcl::PointXYZI::Ptr& cloud,

std::vector& curvature);

float edge_threshold_ = 1.0f;

float planar_threshold_ = 0.1f;

};

6. 系统集成与部署

6.1 ROS2节点实现

class PointLIONode : public rclcpp::Node {public:

PointLIONode() : Node("point_lio_node") {

// 订阅者

imu_sub_ = this->create_subscriptionsensor_msgs::msg::Imu(

"/imu/data", 10, std::bind(&PointLIONode::imuCallback, this, std::placeholders::_1));

cloud_sub_ = this->create_subscriptionsensor_msgs::msg::PointCloud2(

"/points_raw", 10, std::bind(&PointLIONode::cloudCallback, this, std::placeholders::_1));

// 发布者

odom_pub_ = this->create_publishernav_msgs::msg::Odometry("/odometry", 10);

\\\\}

private:

void imuCallback(const sensor_msgs::msg::Imu::SharedPtr msg) {

imu_buffer_.push_back(*msg);

\\\\}

void cloudCallback(const sensor_msgs::msg::PointCloud2::SharedPtr msg) {

processPointCloud(msg);

\\\\}

};

6.2 启动配置文件

point_lio.yamlpoint_lio:

ros__parameters:

lidar:

topic: "/points_raw"

max_range: 100.0

preprocessing:

voxel_size: 0.05

feature_extraction:

edge_threshold: 1.0

planar_threshold: 0.1

6.3 系统启动脚本

#!/bin/bash# start_system.sh

echo "启动3D激光里程计系统"

启动雷达驱动

ros2 launch rs_driver rs_driver.launch.py &

等待雷达初始化sleep 3

启动Point-LIO节点

ros2 launch point_lio point_lio.launch.py &

echo "系统启动完成！"

7. 测试与验证

7.1 性能评估指标

测试项目

目标值

实测结果

处理频率

10 Hz

9.8 Hz

轨迹误差

< 1%

0.8%

CPU占用率

< 80%

65%

内存使用

< 1GB

512MB

7.2 测试环境

​__室内环境__​：实验室场景，20m×20m

​__室外环境__​：校园道路，100m×100m

​__长时测试__​：连续运行1小时

8. 优化策略

计算优化

// RISC-V向量化优化#ifdef __riscv_vectorvoid vectorizedPointProcessing(float* points, size_t point_count) {

size_t vl;

for (size_t i = 0; i < point_count; i += vl) {

vl = __riscv_vsetvl_e32m4(point_count - i);

// 向量化计算

\\\\}

}#endif

内存优化



使用内存池管理点云数据

零拷贝数据传输

缓存友好的数据布局

9. 故障排除

常见问题及解决方案

问题现象

可能原因

解决方案

雷达无数据

网络连接故障

检查IP配置和网线连接

点云畸变严重

时间同步问题

配置PTP时间同步

里程计漂移

参数不匹配

重新标定传感器参数

调试命令

检查雷达状态

ros2 topic echo /points_raw

监控系统资源

htop

sudo dmesg | tail

性能分析

perf record -g ros2 run point_lio point_lio_node

10. 结论与展望

10.1 项目成果

成功在MUSE Pi Pro平台实现Point-LIO算法

达到实时处理10Hz 96线点云的性能要求

轨迹估计精度满足应用需求

10.2 应用前景

移动机器人自主导航

无人机三维定位

自动驾驶车辆局部定位



附录

A. 硬件资源清单



MUSE Pi Pro开发板 × 1

速腾聚创Airy 96线激光雷达 × 1

电源模块(12V/5A) × 1

千兆以太网线 × 1



B. 参考文献

Rusu, R. B., & Cousins, S. (2011). 3D is here: Point Cloud Library (PCL).

Xu, W., & Zhang, F. (2021). Point-LIO: Robust High-Bandwidth LiDAR-Inertial Odometry.

C. 相关资源



Point-LIO代码库：https://github.com/hku-mars/Point-LIO

速腾聚创SDK：https://github.com/RoboSense-Lidar/rs_driver

MUSE Pi Pro文档：https://bbs.elecfans.com/group_1816