毫米波雷达在恶劣环境的鲁棒性要远强于激光雷达
  
  
  
  
  
  
  
 ，同时还能够返回物体的相对速度等信息  
  
  
  
  
  
  
  ，同时其价格较低
 


 


 


 


 


 


 


 

，具有相当高的性价比
  
  
  
  
  
  
  
 。实验室目前需要在一些恶劣环境下进行雷达辅助相机检测
 
 
 
 
 
 
 
，实现多模态的融合  
  
  
  
  
  
  
  。第一步   
   
   
   
   
   
   
   ，就是需要进行相机和雷达的联合标定工作
 

 

 

 

 

 

 

 
，因此首先需要对雷达在ubuntu下进行可视化与接口开发

 

 

 

 

 

 

 

，近一周来完成了雷达的相关工作                ，将工作总结如下：

一 硬件准备

毫米波雷达：本文选用大陆ARS408雷达
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，其性能参数如下：

图1.大陆雷达参数表 图2.大陆毫米波雷达

  总结来说















，ARS404-21 是大陆 40X 毫米波雷达传感器系列中入门产品                       ，可以适用于不同的应用场景 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，具有低成本























，坚固耐用 高性能和操作可靠安全性高等特征               ，测试距离到达170米
 


 


 


 


 


 


 


 

。

二 驱动准备

安装环境

名称 版本 ROS版本 ROS Melodic 驱动器版本 peak-linux-driver-8.12.0 ubuntu系统 ubuntu 18.04

  大陆雷达支持CAN通信  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，我们电脑是无法直接进行CAN的通信的















，因此就需要借助CAN转USB的驱动器
  
  
  
  
  
  
  
 ，读取雷达的点云数据
 
 
 
 
 
 
 
。

  经过筛选  
  
  
  
  
  
  
  ，我们使用了毫米波雷达官方推荐的peak-driver驱动器进行数据的转换（peak-driver的驱动程序下载）
 


 


 


 


 


 


 


 

，下面进行安装
 
 
 
 
 
 
 
，注意   
   
   
   
   
   
   
   ，要选择自己需要的版本号
 

 

 

 

 

 

 

 
，这里使用peak-linux-driver-8.12.0版本

 

 

 

 

 

 

 

，建议跟着我的来   
   
   
   
   
   
   
   。 2.1 首先安装依赖： $ sudo apt-get install flex $ sudo apt-get install libpopt-dev $ sudo apt-get install can-utils #然后将刚才下载好的驱动程序解压 $ tar -zxvf peak-linux-driver-8.1.tar.gz $ cd peak-linux-driver-8.1 $ make clean $ make net=NO_NETDEV_SUPPORT $ sudo make install 2.2 检验是否正确安装 $ sudo modprobe pcan $ cat /proc/pcan

结果应该是这样的                ，那就对了
 

 

 

 

 

 

 

 
。

2.3 启动雷达并检查数据 $ sudo ifconifg can0 up #启动雷达can0接口
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，此时回车后















，驱动器开始启动并接受信息 $ candump can0 #显示接受的雷达信息

 经过以上步骤                       ，验证完成 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，说明安装成功























，准备下一步软件环境搭建工作

 

 

 

 

 

 

 

。

三 ROS工作环境搭建

 经过以上步骤               ，下面需要对数据进行抽象化  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，也就是利用ROS的RVIZ进行数据的显示















，以确定到底雷达信息的可视化信息确定雷达是否满足我的要求
  
  
  
  
  
  
  
 ，包括最远距离                、角度分辨率等参数                。

3.1 安装socket can依赖

github链接

$ git clone https://github.com/Project-MANAS/socket_can.git $ cd socket_can $ mkdir build $ cmake .. $ sudo make install #安装成功 3.2 安装ars_40X开发包

github链接

创建ROS工作环境

  创建当前的工作空间 $ mkdir -p ~/catkin_ws/src $ cd ~/catkin_ws/src $ git clone https://github.com/Project-MANAS/ars_40X.git $ cd .. $ catkin_make

由此  
  
  
  
  
  
  
  ，完成对ars_40X的编译
 


 


 


 


 


 


 


 

，可以启动ros的功能包进行可视化工作
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 。

2. 启动可视化功能包 #进入到catkin_ws工作空间 $ source ./devel/setup.bash #更新ROS的工作空间集合 $ roslaunch ars_40X ars_40X.launch visualize:=true obstacle_array:=true

四 测试

  可以看到
 
 
 
 
 
 
 
，点云数据清晰地显示在界面中















。

五 总结

首先   
   
   
   
   
   
   
   ，在最后一步的安装过程中
 

 

 

 

 

 

 

 
，遇到了一些问题

 

 

 

 

 

 

 

，但是都通过google解决了                ，主要是缺少costmap_converter的问题
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，可以网上搜索安装一下                       。 其次















，最后的catkin_make过程中                       ，出现了socket_can.hpp找不到的问题 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，通过将源码中库的引用<>改成“                ”可以解决包找不到的问题























，如下图 #include “socket_can/socket_can.hpp
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
” 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 。

存在的问题：没有对原来的雷达点云进行滤波               ，存在较多的杂点  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，下一步工作将在雷达点云滤波工作展开















，会进行填坑的























。

二次开发

https://blog.csdn.net/weixin_43253464/article/details/121769827

参考链接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/406235662

https://www.peak-system.com/PCAN-USB.199.0.html?L=1

https://blog.csdn.net/ost_csdn/article/details/104962144