Intégrer un LiDAR dans ROS2 : guide complet
Guide pas à pas pour intégrer un LiDAR Ouster, Hesai, Livox ou SICK dans ROS2 (Humble/Iron/Jazzy) : installation des drivers, configuration réseau, PTP, QoS, lancement, visualisation RViz2, SLAM et fusion de capteurs.
1. Introduction
Le LiDAR est devenu un capteur incontournable en robotique mobile pour la navigation autonome, la cartographie SLAM et la perception. Ce guide couvre l'intégration des drivers Ouster (ouster-ros), Hesai (hesai_ros_driver), Livox (livox_ros_driver2) et SICK (sick_scan_xd) dans ROS2 Humble, Iron et Jazzy.
2. Installation des drivers
Ouster : git clone --branch ros2 https://github.com/ouster-lidar/ouster-ros.git, colcon build. Topics : /ouster/points (PointCloud2), /ouster/imu. Hesai : git clone https://github.com/HesaiTechnology/hesai_ros_driver.git. Topics : /hesai/pandar. Livox : git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver2.git. Topics : /livox/lidar. SICK : git clone https://github.com/SICKAG/sick_scan_xd.git. Topics : /scan (2D), /cloud (3D).
3. Configuration réseau
Configurez une IP statique sur le même sous-réseau que le LiDAR (ex: 192.168.1.50/24). Activez PTP (IEEE 1588) via linuxptp pour un horodatage précis : sudo ptp4l -i eth0 -m -s. Utilisez la QoS BEST_EFFORT dans ROS2 pour les nuages de points afin d'éviter la saturation DDS.
4. Visualisation et traitements avancés
Visualisez le nuage de points dans RViz2 (Add > PointCloud2). Pour le SLAM 2D, utilisez slam_toolbox après projection via pointcloud_to_laserscan. Pour le SLAM 3D, utilisez Cartographer. La fusion LiDAR/IMU se fait avec robot_localization. Pour le clustering et la détection d'obstacles, utilisez PCL (pcl_ros).
5. Checklist et conclusion
Vérifiez : ROS2 sourcé, driver compilé, IP statique, ping OK, PTP actif, QoS BEST_EFFORT, RViz2 fonctionnel, TF publiées et SLAM validé. La clé d'une intégration réussie : configuration réseau, QoS ROS2 et arbre TF correct.