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整合範例：Robin-W 光達#

本指南將使用 **Seyond Robin-W 光達**作為具體範例，逐步說明如何將感測器整合到 AutoSDV。完成後，您將了解任何感測器從硬體到軟體的整合方式。

實體感測器#

Seyond Robin-W 是一款固態光達感測器： - 前向（120° × 25° 視野） - 範圍：最高 200 公尺 - 安裝於車輛前方安裝座 - 透過 Ethernet 連接（IP：172.168.1.10） - 由車輛電源供應 12-24V DC

當感測器運作時，它會以約 10 Hz 的頻率透過網路串流 3D 點雲資料。

驅動程式套件#

驅動程式將感測器的原始資料轉換為 ROS 2 訊息。

位置：src/sensor_component/external/seyond_ros_driver/

這是一個 git 子模組（外部套件），它會： 1. 透過網路連接到 Robin-W（172.168.1.10） 2. 接收點雲資料 3. 發布到 ROS 主題：/robin_lidar/points_raw

驅動程式輸出 PointXYZIRC 格式（與 Autoware 相容）： - x, y, z - 3D 位置 - intensity - 反射強度 - return_type - 第一次/最後一次回波 - ring - 雷射通道 ID

如何配置#

要將 Robin-W 整合到車輛中，我們需要告訴 AutoSDV： 1. 感測器實際安裝的位置 2. 如何啟動驅動程式 3. 要使用什麼網路設定

實體位置#

檔案：src/sensor_kit/autosdv_sensor_kit_description/config/sensor_kit_calibration.yaml

sensor_kit_base_link:
  robin_lidar_link:
    x: 0.0        # Position: at front center
    y: 0.0
    z: 0.15       # 15cm above sensor kit base
    roll: 3.14159   # 180° rotation (see explanation below)
    pitch: -1.5708  # -90° rotation
    yaw: 0.0

這定義了一個稱為 robin_lidar_link 的**座標框架**，代表感測器在車輛上的位置和方向。

為什麼會有奇怪的旋轉？#

Robin-W 使用的座標軸與 ROS 標準不同：

Robin-W 原生座標： 

  X = Up
  Y = Right
  Z = Forward

ROS 標準（REP-103）： 

  X = Forward
  Y = Left
  Z = Up

要將 Robin-W 座標 → ROS 標準座標： 1. Roll 180°：將感測器上下翻轉 2. Pitch -90°：旋轉使前向軸對齊

沒有這個轉換，點雲在 RViz 中會顯示為上下顛倒並旋轉！

機器人描述（URDF）#

檔案：src/sensor_kit/autosdv_sensor_kit_description/urdf/sensor_kit.xacro

<!-- Robin-W LiDAR -->
<link name="robin_lidar_link"/>

<joint name="robin_lidar_joint" type="fixed">
  <origin
    xyz="${calibration['sensor_kit_base_link']['robin_lidar_link']['x']} ..."
    rpy="${calibration['sensor_kit_base_link']['robin_lidar_link']['roll']} ..."
  />
  <parent link="sensor_kit_base_link"/>
  <child link="robin_lidar_link"/>
</joint>

這會使用上述校正值在機器人的 TF 樹中建立 robin_lidar_link 框架。

驅動程式啟動配置#

檔案：src/sensor_kit/autosdv_sensor_kit_launch/launch/lidar.launch.xml

<group if="$(eval &quot;'$(var lidar_model)' == 'robin-w'&quot;)">

  <!-- Launch Robin-W driver -->
  <include file="$(find-pkg-share seyond_ros_driver)/launch/robin_w.launch.py">
    <arg name="config" value="$(var sensor_model_param_path)/robin_lidar.param.yaml"/>
  </include>

  <!-- Remap topic to Autoware standard -->
  <remap from="/robin_lidar/points_raw"
         to="/sensing/lidar/robin_lidar/points_raw"/>

</group>

這表示：「當使用者選擇 lidar_model:=robin-w 時，啟動 Robin-W 驅動程式並將其主題重新映射到標準 Autoware 命名空間。」

驅動程式參數#

檔案：src/param/autoware_individual_params/.../robin_lidar.param.yaml

/**:
  ros__parameters:
    ip_address: "172.168.1.10"    # Robin-W network address
    port: 2368                     # UDP port
    frame_id: "robin_lidar_link"   # TF frame name
    min_range: 0.5                 # Filter points closer than 0.5m
    max_range: 200.0               # Filter points farther than 200m

這些是啟動時傳遞給驅動程式的執行時參數。

資料如何流動#

當您使用 lidar_model:=robin-w 啟動 AutoSDV 時：

1. Robin-W Hardware
   │ Streams point cloud over UDP
   ▼
2. seyond_ros_driver Node
   │ Converts to ROS PointCloud2 message
   │ Publishes to /robin_lidar/points_raw
   ▼
3. Topic Remapping
   │ Remaps to /sensing/lidar/robin_lidar/points_raw
   ▼
4. TF Transform
   │ Applies rotation (roll=180°, pitch=-90°)
   │ Transforms points: Robin-W coords → ROS coords
   ▼
5. Autoware Localization/Perception
   │ Uses point cloud for NDT localization
   │ Detects obstacles with CenterPoint
   ▼
6. Visualization (RViz)
   │ Shows correctly oriented point cloud

系統中的表現方式#

主題命名空間#

$ ros2 topic list | grep lidar
/sensing/lidar/robin_lidar/points_raw

所有感測器資料都遵循以下模式：/sensing/[類型]/[名稱]/[資料]

TF 樹#

$ ros2 run tf2_tools view_frames

這會產生一個 PDF 顯示： 

base_link
  └─ sensor_kit_base_link
       └─ robin_lidar_link  ← Robin-W sensor frame

從 sensor_kit_base_link → robin_lidar_link 的轉換使用校正值（位置 + 旋轉）。

驗證#

檢查 Robin-W 是否正常運作：

# Topic publishing at ~10 Hz?
ros2 topic hz /sensing/lidar/robin_lidar/points_raw

# Point cloud has data?
ros2 topic echo /sensing/lidar/robin_lidar/points_raw --once

# Transform exists?
ros2 run tf2_ros tf2_echo sensor_kit_base_link robin_lidar_link

整體架構#

每個感測器整合都遵循此模式：

  1. 實體層

    • 將感測器安裝在車輛上
    • 連接電源和通訊（USB/Ethernet 等）

  2. 驅動程式層（src/sensor_component/）

    • 與感測器硬體通訊的 ROS 2 套件
    • 將原始感測器資料發布到主題

  3. 感測器套件層（src/sensor_kit/）

    • 校正：感測器在哪裡？（位置 + 旋轉）
    • URDF：將感測器加入機器人描述
    • 啟動：何時啟動驅動程式
    • 參數：執行時配置

  4. 資料流

    • 驅動程式發布 → 主題重新映射 → 套用 TF 轉換 → Autoware 使用資料

重點要點#

  • 座標轉換很重要：Robin-W 的非標準座標需要 roll=180°, pitch=-90°
  • 一切都是座標框架：robin_lidar_link 代表 3D 空間中的感測器
  • 主題重新映射標準化命名：驅動程式輸出 → /sensing/ 命名空間
  • 雙層系統：驅動程式（感測器元件）+ 整合（感測器套件）

下一步#

現在您了解了 Robin-W 的整合方式：