GitHub - Longer95479/Fast-Drone-XI35

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0 阅读指南

当需要了解某个无人机部件的具体信息时：

所有的 配件型号 及 配件的相关资料 可在配件型号采购表中找到。

从零开始组装到实现自主飞行避障：

可以先简单浏览第 0 - 5 章，以及 注意事项 和 参考 章节
简单浏览 Fast-Drone-250 的文本教程和视频教程
之后按 0-5 章的顺序安装和配置
遇到问题，可查看 注意事项 与 参考 章节是否提及，配合搜索引擎查找

在现有代码上开发：

阅读第 6 章开发流程

1 机体安装步骤

1.1 整体流程

将电机安装到机架上，使用四个M2*6，注意机架的上下面，孔位有凹槽的为上面
穿电池绑带
将M3转M2橡胶减震柱穿过电驱和飞控的四角安装孔（技巧：橡皮筋技巧）
使用M2*20安装电驱，8pin接口朝机头，接口贴着机架
电机线修修剪（用剥线钳），焊接(加松香)；电源线和滤波电容焊接
连接飞控（见下面QCG版本问题），连接电池，更改电机序号映射和转向
连接接收机（遥传一体模块中靠近LED的是RC接口）到飞控的 RC 端口，数传（遥传一体模块中的另一个接口）到 TELEM1 端口，GPS模块连接到 GPS 端口
线穿过镂空部分把这几个模块都放到机架顶部
~~（略）M2*12固定摄像头座，M2*16固定图传天空端~~
M3*6安装前六个铝柱的上部，第七个在尾部的立柱先不装（b站视频说错了，应该看三维动图）
~~（略）M2*12安装配重打印件~~
3d打印天线座安装，大的套在机架尾部，小的套在涵道圈，打印件有弹性，孔偏小，需要M3螺丝旋转着才能穿过
把各个数据线的飞控端都装上（tele2（连接到orin的），gps，接收机）
机架，七个铝柱，涵道圈，菱形底架，从上至下叠起来后从下往上安装M3*14
调试完成后安装桨叶，使用M2*10安装
打印相机和orin的安装连接件，都是M2，立柱也是M2，配合螺母安装
- orin载板安装孔是M3，使用M2立柱，导致只能用M2螺丝，螺帽太小会穿过，因此要在螺丝上加两个螺母
飞控上的 uart4（/dev/ttyS3）连接到 ORIN 的 uart1（/dev/ttyTHS0）（左侧端口）

参考：NxtPX4v2开源飞控装机和配置全流程教程

1.2 px4 与 orin 串口连接线的线序与焊接

由于 nxt-px4 和 orin 载板上的串口端口型号不同，需要将各自配套的线材剪断，并按照串口正确的线序进行焊接，线序对应关系如下：

nxt-px4	黑(GND)	红(5V)	黄(Tx)	绿(Rx)
orin	3(GND)	x(5V)	1(Rx)	2(Tx)

2 飞控配置

2.1 基本配置

测试电机转向
遥控器和接收机对频，并在地面站校准
配置通道功能，用于飞行模式切换、紧急停止等（注意：有三档的前两档一致）详见 px4ctrl
- 5通道2档：自稳和offboard
- 6通道3档：是否接受命令
- 7通道3档：急停
- 8通道2档：px4ctrl对px4的重启
飞控与罗盘方向设置
陀螺仪与加速度计校准
校准地平线

细节参考 NxtPX4v2开源飞控装机和配置全流程教程

2.2 与 ORIN 通信相关的配置

主要参考 Nxt-FC，github 上的 readme 进行设置，不要按照商家给的安装教程里的进行设置。主要是配置 MAV_0 的参数

MAV_0_CONFIG: TELE2 (Serial Configuration for MAVLink (instance 0))
MAV_0_FLOW_CTRL: Auto-detected
MAV_0_FORWARD: Enabled
MAV_0_MODE: External Vision
MAV_0_RADIO_CTL: Enabled
MAV_0_RATE: 92160 B/s

2.3 获得高分辨率和高频率的 IMU 数据所需的配置

create file in your tf-card /etc/extras.txt

mavlink stream -d /dev/ttyS3 -s ATTITUDE -r 200

mavlink stream -d /dev/ttyS3 -s HIGHRES_IMU -r 1000

then using the following settings:

IMU_GYRO_RATEMAX: 2000Hz
IMU_INTEG_RATE: 400Hz
MAV_0_MODE: External vision
Set Uart4(SER_TELE2) to 921600
MAV_0_RATE 92160B/s

after these settings you will have 250Hz /imu/data_raw /imu/data

3 ORIN NX 配置

3.1 安装 jetpack 5.1.3 linux for jetson orin nx modules:

在 PC 上的 ubuntu 里安装 sdkmanager
按住 REC 键并给 orin 上电，上电后可松开，之后将 typeC 插到 Recovery Port（在底板短边上的那个typec口，即 USB1），另一端连接到 PC
按照 sdkmanager 的引导操作即可，可选择组件安装
- 此时 opencv 可以不装，因为此阶段安装的 opencv 不支持 cuda 加速
下载镜像
安装镜像
- 注意 username不能是大写字母，否则 sdkmanager 无法自动设置orin的用户名等后续的默认设置参数，进一步导致无法通过usb以太网连接orin
- 一切安装完成后，忘记拔掉 usb 将导致板子一直无法正常启动，外接屏幕无画面，拔掉后就一切正常
如果 PC 上的 ubuntu 硬盘空间不足，可外接移动硬盘，将 Download Folder 和 Target HW image folder 设置在移动硬盘（FAT）里
- 注意：移动硬盘的文件系统不能是 windows 的 FAT，而应该是 EXT4，否则镜像将会安装错误

3.2 ROS 安装

参考从零制作自主空中机器人:

sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654
sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-desktop-full
echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
建议没有ROS基础的同学先去B站学习古月老师的ROS入门教程

测试 ROS:

打开三个终端，分别输入
- roscore
- rosrun turtlesim turtlesim_node
- rosrun turtlesim turtle_teleop_key

3.3 realsense 驱动安装

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE
sudo add-apt-repository "deb https://librealsense.intel.com/Debian/apt-repo $(lsb_release -cs) main" -u
sudo apt-get install librealsense2-dkms
sudo apt-get install librealsense2-utils
sudo apt-get install librealsense2-dev
sudo apt-get install librealsense2-dbg
测试：realsense-viewer
注意测试时左上角显示的USB必须是3.x，如果是2.x，可能是USB线是2.0的，或者插在了2.0的USB口上（3.0的线和口都是蓝色的）

roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch 无法正常工作，报符号错误，这是是手使用动编译的opencv4.5.4但没添加对应路径的问题
- 解决参考 librealsense2 camera.so: undefined symbol:ZN2cV3MatC1EV 解决笔记记录

3.4 安装 mavros

sudo apt-get install ros-noetic-mavros
cd /opt/ros/noetic/lib/mavros
sudo ./install_geographiclib_datasets.sh
roscd mavros，修改 px4.launch 的串口波特率（921600）和串口名字（ttyTHS0）

3.5 安装ceres与glog与ddyanmic-reconfigure

解压3rd_party.zip压缩包
进入glog文件夹打开终端
sudo chmod 777 autogen.sh && sudo chmod 777 configure
./autogen.sh && ./configure && make && sudo make install
sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev
进入ceres文件夹打开终端
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make -j4
sudo make install
sudo apt-get install ros-noetic-ddynamic-reconfigure

注意，安装的版本是 ceres 2.0.0 版本，编译需使用 std=c++14 及以上，后续需把 vinsfusiongpu 里的所有包都改成 c++14 标准

3.6 OpenCV 安装

如果我们在 sdkmanager 中勾选了安装 opencv 的选项，安装的版本将会是 OpenCV 4.5.4，但不支持 cuda 加速，此时我们下载相同版本的 opencv 源码，在 CMAKE 选项上打开支持 cuda 加速的选项，再进行编译。

安装过程参考 Jetson Orin NX 开发指南（5）: 安装 OpenCV 4.6.0 并配置 CUDA 以支持 GPU 加速，注意版本的不同即可，我们安装的是 4.5.4

install 的目录为 /usr/local/opencv-4.5.4，方便其他包的查找

注意，编译支持cuda的 opencv时，cmake选项里 CUDA_ARCH_BIN=8.7，而不是 7.2

3.7 安装 cv_bridge 功能包

为什么需要自己下载 cv_bridge 源码并编译呢？

安装 noetic full版本时已经下载了 cv_bridge 的二进制文件，其编译时使用的是 opencv 4.2 的函数，因此链接时需要链接到opencv 4.2的 so 文件，但 orin 上新安装的支持 cuda 加速的 opencv 是 4.5.4 版本，因此该 cv_bridge 只能链接到 4.5 版本的 opencv 库，vins 在执行到 cv_bridge 相关的函数时就无法正常执行，最后报内存溢出的错。

解决办法：下载 cv_bridge 的源码，然后指定 4.5 版本的opencv进行编译，编译完成后将其路径添加到 ~/.bashrc 文件中，并刷新环境变量，具体参考 Jetson Orin NX 开发指南（5）: 安装 OpenCV 4.6.0 并配置 CUDA 以支持 GPU 加速

或者是将 cv_bridge_454 的包放入同一个工作空间，其他包在 CMakeList.txt 和 package.xml 里指明依赖，一同编译即可，这是目前的做法

3.8 下载并编译 Fast-drone-XI35

原本需要分成两部：

clone 浙大官方的 Fast-drone-250 的仓库
将其中的 vins-fusion 替换成 fins-fusion-gpu 版本

为了简化操作：

把替换成 gpu 版本的 fast-drone-250 push 到 Fast-Drone-XI35，直接 clone 该仓库即可，之后进行编译。

其中所作的修改均是针对的 vins-fusion-gpu，包括：

由于 ceres 2.0.0 需使用 std=c++14，因此把 vinsfusiongpu 里的所有包的 CMakeLists.txt 都改成 c++14 标准
设置 OpenCV 路径为带有 GPU 加速的 opencv 4.5.4，opencv 可以指定到 编译的文件夹 或 安装的文件夹
由于 vins-fusion-gpu 原仓库使用的是 opencv 3，而现在安装的是 opencv 4，OpenCV 4 系列和 OpenCV 3 系列有一些变量的名称发生了改变，因此我们这里只要将相应的变量名称进行修正，就能顺利通过编译
具体参考：Jetson Orin NX 开发指南（6）: VINS-Fusion-gpu 的编译和运行

3.9 网络配置

使用 iw list 查询网卡是否支持Ad-Hoc模式，如果Supported interface modes中出现IBSS，则说明网卡支持Ad-Hoc模式
使用 ifconfig 查询想要配置成Ad-Hoc模式网卡的名称
使用Network Manager配置网卡，ifname为待配置的网卡名称，con-name为配置文件名称，ssid为网络名称，wifi.band为频段，wifi.channel为信道

sudo nmcli connection add type wifi ifname wlan1 con-name HITADHOC mode adhoc ssid HITADHOC wifi.band bg wifi.channel 3

通过con-name修改网络配置，ipv4.addresses为IPv4地址

sudo nmcli connection modify HITADHOC ipv4.method manual ipv4.addresses 10.10.10.11/24

通过con-name激活网络配置，激活后会开机自启动

sudo nmcli connection up HITADHOC

如果后续要删除配置，可以通过con-name删除

sudo nmcli connection delete HITADHOC

LCM 安装

git clone https://github.com/lcm-proj/lcm && \
cd lcm && \
git checkout tags/v1.4.0 && \
mkdir build && cd build && \
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_TESTING=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DBUILD_BENCHMARKS=OFF .. && \
make -j${USE_PROC} && make install

LCM通信配置

sudo ifconfig wlan1 multicast
sudo route add -net 224.0.0.0 netmask 240.0.0.0 dev wlan1

3.10 安装 onnxruntime

pip install onnxruntime

3.11 安装 skimage

pip install scikit-image

4 Docker 配置与使用

底层基础镜像：NVIDIA L4T JetPack r35.3.1 官方镜像地址：https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/l4t-jetpack

4.1 构建基础环境镜像Dockerfile.jetson_base

基础环境镜像包含了运行Fast-Drone-XI35所需要的各种软件库。

ros-noetic-base及其部分功能包
OpenCV4.5.4-cuda版本
cv_bridge4.5.4，适配的opencv4.5.4，已添加进ros环境，功能包名称cv_bridge_454
realsense2驱动库
mavros功能包
glog-0.5
ceres-2.0.0
lcm

部分软件库（ceres、glog和cv_bridge）和编译一些软件库所需要的额外的文件（比如编译opencv_contrib需要一些额外文件）打包进一个压缩包3rd_party.zip，放在docker执行的上下文目录，供构建镜像时解压使用。构建环境基础镜像，在终端执行：

make jetson_base

具体使用见 4.6

4.2 构建Fast-Drone-XI35工程镜像Dockerfile.jetson

在Dockerfile.jetson_base的基础上构建，从github上拉取最新的Fast-Drone-XI35并进行编译，加入容器初始化脚本。由于dockerhub在国内无法访问，基础环境镜像暂时没有push到远程仓库，通过docker save打包成.tar文件，借助u盘拷贝至宿主机，再通过docker load解压得到基础环境镜像local/fastdronexi35:orin_base_35.3.1。要构建Fast-Drone-XI35镜像，在终端执行:

make jetson

初始化脚本"container_init.sh"说明：初始化脚本也放在构建镜像的上下文目录，构建阶段拷贝至镜像/root目录下，用于执行启动容器时的一些初始化操作，目前的初始化操作比较简单，主要是启动ssh服务，还有一个操作是改变mavros的px4.launch中的参数用于设配实际硬件，这样避免了重新构建基础镜像。

4.3 容器启动脚本说明

容器启动脚本“container_run.sh”用于对Fast-Drone-XI35工程镜像执行docker run操作，并实现必要的自定义配置，后续可根据需求进行修改，下面对目前容器启动配置进行详细介绍。

docker run -itd --privileged=true --network host \
        --mount type=bind,source=${HOME}/Docker_Data,target=/root/data \
        --mount type=bind,source=/dev,target=/dev \
        --mount source=Fast-Drone-XI35,target=/root/Fast-Drone-XI35 \
        --runtime=nvidia --gpus all \
        --name fd_runtime \
        fastdronexi35:orin /bin/bash

通过“--privileged=true”赋予容器对宿主机全面的访问权限，再通过“--mount type=bind,source=/dev,target=/dev”挂载宿主机的/dev实现容器对宿主机设备资源的无障碍访问。
“--network host”配置容器的网络模式为host主机模式，容器和宿主机共享ip和端口号，相比于需要进行端口映射bridge模式，host模式下更方便远程主机与容器实现双向通信，比如ros多机的场景。但要注意与宿主机端口冲突的问题。
“--mount type=bind,source=${HOME}/Docker_Data,target=/root/data”通过bind mounts将宿主机指定目录挂载至容器内。宿主机目录需要提前建立，并且宿主机目录不管是否为空都会覆盖容器目录（相当于在容器内创建了指向宿主机目录的软连接），主要用于共享宿主机数据以及永久性存储容器的数据。
“--mount source=Fast-Drone-XI35,target=/root/Fast-Drone-XI35”通过数据卷（volumes）挂载方式，实现Fast-Drone-XI35工程目录在宿主机和容器之间的双向互通，此操作会在宿主机docker目录下创建数据卷，并在启动容器时将容器内的Fast-Drone-XI35挂载到数据卷，类似于软连接，在数据卷中的修改会同步到容器，从而便于在宿主机直接修改代码。注意启动容器时若数据卷不为空，则数据卷会覆盖容器目录。
“--runtime=nvidia --gpus all”使容器能访问gpu，前提是已经装好NVIDIA Container Toolkit，官方安装教程：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

4.4 VSCode SSH配置

通过vscode的Remote SSH插件远程连接至宿主机，在资源管理器打开挂载Fast-Drone-XI的数据卷，即可实现代码开发（前提是容器内Fast-Drone-XI正确挂载到宿主机数据卷）。实现步骤如下：

安装remote-ssh插件

点击左侧的远程资源管理器，点击“+”新建远程，输入宿主机的用户名和ip，由于访问docker的数据卷需要root权限，所以需要以root身份登录，即用户名为root。

如果无法登录，检查宿主机的root密码是否正确，一般情况下ubuntu的root没有初始密码，这种情况下无法以root登录的，需要通过“sudo passwd root”重新设置root密码。

登录成功后即可编辑代码，并且修改会同步至容器。

4.5 Fast-Drone-XI35远程同步更新

需求场景：github远程仓库有更新，需要更新容器内的Fast-Drone-XI35。目前有两种更新方式，宿主机更新和工程镜像更新。

宿主机更新：容器内Fast-Drone-XI35已挂载到宿主机的docker数据卷，对数据卷的任何操作都会同步到容器内，因此可以对宿主机的Fast-Drone-XI35数据卷使用git pull更新工程。这种更新方式效率高，但是更新发生在宿主机数据卷，没有更新镜像，若要形成新的镜像，需要对容器进行commit。
工程镜像更新：重新构建工程镜像，构建时会拉取远程仓库最新的版本，最后生成带有Fast-Drone-XI35最新版本的镜像。主要流程如下： ①停止并删除正在运行的容器（fd_runtime） ②删除工程镜像（fastdronexi35:orin） ③删除宿主机Fast-Drone-XI35数据卷 ④运行make jetson构建新的工程镜像上述操作已集成在"update_jetson.sh"脚本中，当需要进行镜像更新时，直接运行该脚本即可，注意需要宿主机有基础环境镜像（tag为"local/fastdronexi35:orin_base_35.3.1"），否则无法构建。

4.6 容器部署简要流程

首先 clone 本仓库，之后的从构建基础环境镜像到运行容器的整个流程，所有命令在/Docker/Dockerfile目录下执行。

git clone https://github.com/Longer95479/Fast-Drone-XI35.git

构建基础环境镜像: local/fastdronexi35:orin_base_35.3.1

make jetson_base
docker tag fastdronexi35:orin_base_35.3.1 local/fastdronexi35:orin_base_35.3.1

或者直接从移动硬盘里加载镜像的 tar 文件

sudo docker load -i fastdronexi35_base.tar

在本工程的 /Docker/Dockerfile下执行命令，构建工程镜像: fastdronexi35:orin

make jetson

首次编译完成后，执行容器启动脚本

./container_run.sh

后续重启后，只需执行以下命令启动容器

sudo docker start fd_runtime

进入容器的 bash

sudo docker exec -it  fd_runtime bash

如果需要更新工程镜像，则执行

./update_jetson.sh

5 代码编译与启动流程

ssh 连接到 orin 板，如 ssh [email protected]

悬停功能：

启动里程计
- sh Fast-Drone-XI35/shfiles/rspx4.sh
启动运动控制器
- roslaunch px4ctrl run_ctrl.launch

可选功能：

启动 ego-planner
- roslaunch ego_planner single_run_in_exp.launch
打开下视摄像头，并进行数字标识检测、定位、识别
- roslaunch jetson_csi_cam jetson_csi_cam.launch sensor_id:=0
- roslaunch detect_box_pnp detect_box_pnp.launch
- roslaunch target_recognition target_recognition.launch
打开多机协同搜索的状态机，以及目标结果融合
- roslaunch search_plan search_plan.launch
- roslaunch target_merge target_merge.launch
打开多机自组网通信
- sudo ifconfig wlan1 multicast
- sudo route add -net 224.0.0.0 netmask 240.0.0.0 dev wlan1
- roslaunch lcm_receive lcm_receive.launch
- roslaunch lcm_send lcm_send.launch

起飞：

sh Fast-Drone-XI35/shfiles/takeoff.sh

机间特异性配置

src/realflight_modules/VINS-Fusion-gpu/config/fast_drone_250.yaml: 107L

  odometry_type: 1 #0为原始里程计，1为加了偏置后的里程计
  drone_id: 2
  single_offset: 2.0

src/auto_search/target_merge/launch/target_merge.launch: 9L

<param name="drone_id" value="2" type="int"/>

src/auto_search/search_plan/launch/search_plan.launch: 4L

    <arg name="point_num" value="1" />

    <arg name="point0_x" value="3.5" />
    <arg name="point0_y" value="-2.0" />
    <arg name="point0_z" value="0.7" />
...
39L
        <param name="search_startpoint_x" value="1.0" type="double"/>
        <param name="search_startpoint_y" value="-2.0" type="double"/>
        <param name="search_startpoint_z" value="0.7" type="double"/>

.bashrc ROS多机配置

与飞行场地大小相关的参数配置

search_plan 里的到达半径/阈值
ego_planner 里的
- thresh_no_replan
- 规划最大速度
px4ctrl 里的飞行最大速度

6 开发流程

注意事项

飞控相关

安装好后typeC不好插
小心滤波电容短路
QGC v4.0.11无法识别 px4 pro 1.14.0
- QGC 4.3.0 可以识别
imu频率在地面站上看一直是50Hz，不知用NX板连接 SER_TELE2 时会不会达到250Hz
- 会
智能充充电电流设置为1.3A会时不时自动停止充电，需要频繁人为重启，设置为1A则正常（电池充放电能力为0.5C，既 3000mAh*0.5h^-1 = 1500mA = 1.5A）
电机线焊接方向没选择好，导致挤在一起，可能会影响散热
- ！！！加上电源线没焊好，会挡住飞控上的 TELE2 接口，不得不重新焊接

orin 相关

orin载板安装孔是M3，使用M2立柱，导致只能用M2螺丝，螺帽太小会穿过，因此要在螺丝上加两个螺母
orin和nxtpx4通过串口相连，但两端的接口不同，需要自己焊接线
px4的/dev/ttyS3 连接到 orin 的 /dev/ttyTHS0
安装ceres与glog与ddyanmic-reconfigure时，执行 ./autogen.sh && ./configure && make && sudo make install 前要加两句 sudo chmod 777 autogen.sh && sudo chmod 777 configure
unable to locate package libcxsparse3.1.2
- 使用sdkmanager预装的opencv不支持cuda，需要卸载，重新安装支持cuda加速的版本
- 或者不卸载，直接安装支持 cuda 加速的版本，之后cmake文件里把路径指向编译所在的文件夹，因为卸载时用 autoremove会把 ros的full版本删掉一部分，需要重新下回来，并照着vinsfusiongpu的readme修改路径
- 更好的操作是不要使用 sudo make uninstall 卸载 opencv，而是
  - 找到之前装opencv的build文件夹，进入后执行卸载指令 sudo make uninstall
  - 然后再把之前留在usr文件夹里的剩余文件都删掉
  - sudo rm -r /usr/local/include/opencv4 /usr/local/share/opencv4 /usr/local/lib/libopencv*
  - sudo rm -r /usr/include/opencv4 /usr/share/opencv4 /usr/lib/libopencv* `
roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch 无法正常工作，报符号错误，这是是手使用动编译的opencv4.5.4但没添加对应路径的问题
- 解决参考 librealsense2 camera.so: undefined symbol:ZN2cV3MatC1EV 解决笔记记录
VINS无法正常运行，原因有多个
- 一个是是编译支持cuda的 opencv时， cmake选项里 CUDA_ARCH_BIN=8.7，填成了7.2
- 另一个重要原因是，安装 noetic full版本时已经下载了 cv_bridge 的二进制文件，其编译时使用的是 opencv 4.2的函数，因此链接时需要链接到opencv 4.2的 so文件，但orin上新安装的支持cuda加速的opencv是 4.5.4 版本，因此该cv_bridge 只能链接到 4.5 版本的opencv库，vins在执行到cv_bridge 相关的函数时就无法正常执行，最后报内存溢出的错。解决办法：下载 cv_bridge 的源码，然后指定 4.5版本的opencv进行编译，编译完成后将其路径添加到 ~/.bashrc 文件中，并刷新环境变量
- 参考 Jetson Orin NX 开发指南（6）: VINS-Fusion-gpu 的编译和运行_jetson orin nx跑vins-CSDN博客
设置好外参初始值后，里程计输出出现姿态较准确，但平移量反复波折，仿佛被约束在一点，不随实际运动而运动，且容易出现巨大漂移
- 外参中旋转矩阵的符号错了，本来以为相机坐标系是z朝前y朝上，实际情况时z朝前y朝下，修改后里程计正常
自动起飞后会超调一下
飞行过程上下起伏，可能需要调一下PID参数
起飞和飞行时机身倾斜，需要校准一下地平线
LCM节点启动后报错：Error while loading shared libraries: liblcm.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
- $ sudo ldconfig -v

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