2026-06-27 · 14 min

Integrar um LiDAR no ROS2: guia completo

Guia passo a passo para integrar um LiDAR Ouster, Hesai, Livox ou SICK no ROS2 (Humble/Iron/Jazzy): instalação dos drivers, configuração de rede, PTP, QoS, ficheiros de lançamento, visualização RViz2, SLAM e fusão de sensores.

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1. Introdução

O LiDAR tornou-se essencial em robótica móvel para navegação autónoma, cartografia SLAM e perceção. Este guia cobre a integração dos drivers Ouster (ouster-ros), Hesai (hesai_ros_driver), Livox (livox_ros_driver2) e SICK (sick_scan_xd) no ROS2 Humble, Iron e Jazzy.

2. Instalação dos 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. Configuração de rede

Configure um IP estático na mesma sub-rede que o LiDAR (ex: 192.168.1.50/24). Ative o PTP (IEEE 1588) via linuxptp para timestamping preciso: sudo ptp4l -i eth0 -m -s. Utilize a QoS BEST_EFFORT no ROS2 para as nuvens de pontos, de modo a evitar a saturação DDS.

4. Visualização e processamentos avançados

Visualize a nuvem de pontos no RViz2 (Add > PointCloud2). Para SLAM 2D, utilize slam_toolbox após projeção via pointcloud_to_laserscan. Para SLAM 3D, utilize Cartographer. A fusão LiDAR/IMU é feita com robot_localization. Para clustering e deteção de obstáculos, utilize PCL (pcl_ros).

5. Checklist e conclusão

Verifique: ROS2 sourceado, driver compilado, IP estático, ping OK, PTP ativo, QoS BEST_EFFORT, RViz2 funcional, TF publicadas e SLAM validado. Chave para uma integração bem-sucedida: configuração de rede, QoS ROS2 e árvore TF correta.

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