ROS2智能驾驶小车系统

人工智能智能硬件案例ID：254240

九宫八卦阵

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案例介绍

本项目是一套基于ROS2 Humble机器人操作系统开发的智能驾驶小车系统，面向自主移动机器人、智能驾驶算法验证、激光雷达建图与导航控制等应用场景，同时用于智能驾驶竞赛相关任务的开发与测试。

系统采用RISC-V架构车载计算平台，运行Bianbu Linux操作系统，集成激光雷达、IMU惯性传感器、车辆底盘驱动和机器人导航软件，实现多传感器数据处理、环境地图构建、车辆状态估计与导航控制模块的集成。

主要技术与功能包括：

1. ROS2机器人开发：基于ROS2 Humble搭建机器人软件工作空间，配置节点通信、Topic话题、Launch启动文件及底盘驱动模块。

2. SLAM地图构建：集成GMapping、Cartographer等建图方案，通过激光雷达采集环境信息，进行二维栅格地图构建、地图保存及RViz可视化。

3. 多传感器融合：利用IMU、rf2o激光里程计和EKF扩展卡尔曼滤波器进行运动状态估计，提高定位数据的一致性。

4. 自主导航与路径规划：集成Nav2导航框架，配置AMCL定位、路径规划和局部控制模块，开展目标点导航、障碍物感知及路径跟踪测试。

5. 底盘运动控制：建立ROS2控制指令与底层车辆驱动的通信流程，通过串口向底盘发送运动控制指令，实现车辆基础行驶控制。

6. Linux部署与调试：在RISC-V Linux环境下进行依赖配置、程序编译、启动脚本管理、运行日志分析及系统故障排查。

7. 自动化测试与AI辅助开发：使用Python、Shell脚本及AI编程工具辅助分析代码、检查系统配置、定位异常并优化开发流程。

本人参与系统部署、ROS2功能模块集成、导航建图流程配置、程序调试及比赛任务测试。项目已形成包含传感器、建图、定位、导航和底盘控制的完整软件模块结构，并开展了代码测试与部分实车调试。

目前系统仍在持续完善，导航建图与比赛任务的完整实车验收仍需进一步验证。

该项目体现了本人在ROS2、Linux、Python、机器人导航、传感器融合、嵌入式系统和软硬件联合调试方面的综合工程实践能力，可应用于机器人软件开发、ROS环境配置、导航算法调试及自动化系统集成等技术外包任务。