Ros2Go2Estimator 🦾

• 一种高精度里程计解决方案，
• 基于纯运动学的双足/四足机器人位置估计算法，目前仅使用IMU、足压力传感器、关节角度和角速度，不依赖相机或Lidar，但可将信号融合进去，进一步提高估计精度；
• sport_control包读取joystick输入和其他指令，使用unitree_sdk2提供的接口控制机器狗；
• fusion_estimator包发布对应“base_link”的话题SMX/Odom和对应“base_link_2D”的话题SMX/Odom_2D；
• dds_rostopic包将dds的lidar、230.1.1.1:1720的相机数据发布为ros2话题；
• message_handle包完成SMX/Odom和SMX/Odom_2D的tf，此外，将frame“utlidar_lidar”的pointcloud2转换为“base_link_2D”话题/SMX/Scan；
• 使用SLAM Toolbox建图时放开sport_control/launch/sport_control_launch.py的启动项ros2 run slam_toolbox async_slam_toolbox_node ……；
• 使用Nav2导航时放开sport_control/launch/sport_control_launch.py的启动项ros2 launch nav2_bringup bringup_launch.py ……；

📚 补充说明

• 切换两足、四足无需在估计器内做模式切换
• 目前没有调整参数做补偿，工程使用时可进一步提升精度
• SLAM Toolbox目前是纯里程计建图，请擅长SLAM的同志自行把地图匹配加进去
• Nav2同样请自行调整，加载的地图记得改成自己的
• 可安装voice_chat进行deepseek的语音交流https://github.com/ShineMinxing/Ros2Chat
• 也适用于foxy系统，把apt install的软件改为-foxy-即可

🎥 视频演示

最新进展(点击图片进入视频)

纯里程计站立/四足切换建图效果

实验记录

1. 站立行走误差1%，四足行走误差0.5%

2. 爬楼梯高度误差小于5cm

3. 长距离测试，受磁场变化影响，380米运动偏差3.3%

4. 语音控制机器狗，实现意图猜测和在预建地图导航。比如说“没有纸张了”，自动执行导航‘去仓库’

⚙️ 安装指南

• Use Ubuntu 22.04, ROS2 Humble

sudo apt install ros-humble-joy ros-humble-nav2-msgs ros-humble-slam-toolbox ros-humble-nav2-bringup python3-pip libopencv-dev ros-humble-cv-bridge
mkdir -p ~/ros2_ws/LeggedRobot/src && cd ~/ros2_ws/LeggedRobot/src
git clone --recursive https://github.com/ShineMinxing/Ros2Go2Estimator.git
cd ..
colcon build
ros2 launch sport_control sport_control_launch.py

• 记得在src/joystick_control/launch/joystick_control_launch.py中，修改机器狗的网口名，我个人的是“br0”。
• 同时按下手柄的LT、RT，解锁/锁定手柄；按住RT+左摇杆进行移动；按住RT+右摇杆进行旋转；更多操作请看joystick_control_node.cpp。

📄 相关文档

• 核心算法原理: 技术文档
• 历史项目参考: Aliengo ROS1项目

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研究所: 中国科学院光电技术研究所

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