dfl-rlab/dddmr_navigation

解決的問題

克服傳統2D導航堆疊（如Nav2）的限制，使移動機器人能在複雜的3D環境中實現地圖建構、定位與自主導航。具體解決多層樓面地圖建構、坡道導航，以及在立體結構與3D點雲地圖中的障礙物避讓等挑戰。

工作原理

本專案提供一個由多個專用套件組成的完整導航堆疊：

• 地圖建構： 使用 dddmr_lego_loam 進行3D地圖建構與優化。
• 定位： 採用 dddmr_mcl_3dl 實現3D環境下的蒙特卡洛定位（MCL）。
• 感知： 透過 dddmr_perception_3d 處理3D感知與傳感器資料。
• 規劃： 利用全域規劃器（dddmr_global_planner）與局部規劃器（dddmr_local_planner）在3D空間中計算路徑並避障。
• 運動控制： 由 dddmr_p2p_move_base 管理。

此外，還包含一個自動化的CI/CD測試套件，用於驗證LiDAR設定（角度、俯仰角與變換），確保部署前點雲精度與地面投影的準確性。

適用對象

需要在低成本硬體（如16線LiDAR、Jetson Orin Nano或Intel NUC）上實現3D導航能力的機器人開發者與初學者，特別是建構自訂移動平台（如Unitree Go2四足機器人）的使用者。

主要亮點

• 真正的3D導航： 支援多層地圖建構與坡道導航，而2D框架在此類場景中會失效。
• 自動化驗證： 提供CI/CD套件，用於驗證LiDAR安裝幾何與空間變換。
• 硬體無關性： 設計為可與多種傳感器相容，包括多個深度相機與不同型號的LiDAR。
• 支援模擬： 集成Unitree-go2的Gazebo模型，可在模擬中測試3D導航。