1. 重新启动PC/机器后，Seirios 将在每次机器通电时自动启动

2. 要手动启动 Seirios，open a Terminal并通过运行命令进入您的工作区cd ~/catkin_ws/movel_ai

3. 运行 docker-compose up 来启动 Seirios 的 docker containers。 运行 docker-compose up -d 在后台启动Seirios（Terminal不会显示任何输出）

4. 要停止 Seirios，请进入当前运行 Seirios 的Terminal，然后使用 Ctrl+C 或在另一个Terminal中运行 docker-compose stop。 这将导致 docker containers被停止

5. 在 Seirios 出现无法按预期启动的罕见情况时，运行 docker-compose restart 以重新启动 docker containers

6. 要检查在任何时间点运行的 docker containers，请运行 docker ps。 如果 Seirios 启动并运行，您应该会看到显示的 Seirios 组件的不同containers。 否则，它应该产生一个空表

第1步

可以从我们的 Movel AI 代表处获取简易部署的软件包，也可以从以下镜像下载。 请确保为正确的架构使用正确的镜像（选择了 arm64 或 x86）

将简易部署的 zip 文件移动到您的主目录 /home/ 并使用存档管理器解压缩 zip（ 指的是帐户用户名）。

第2部

1. 现在，我们需要在Terminal中运行安装

2. 右键单击文件资源管理器并在提取的 Easy-deploy 文件夹/目录中Open a Terminal

1. 安装第 2 部分的目的是安装 Seirios，准备 catkin_ws, 并创建正确的 docker-compose.yaml 文件

2. 在上面同一个Terminal中，运行命令 bash install-2-seirios.sh

3. 等待安装完成

4. 重启PC/设备

1. 启动机器人的电机和传感器驱动程序

2. 运行 rosnode list 以查找驱动程序的 ROS 节点的名称

3. 运行 rosnode info ，其中是步骤 2 中确定的节点名称。示例输出：

   Copy

   $ rosnode info /motors_ctrl 
   --------------------------------------------------------------------------------
   Node [/motors_ctrl]
   Publications: 
    * /odom [nav_msgs/Odometry]
    * /odom_euler [std_msgs/String]
    * /robot_batt_perc [std_msgs/Int16]
    * /rosout [rosgraph_msgs/Log]
    * /tf [tf2_msgs/TFMessage]
   
   Subscriptions: 
    * /cmd_vel [geometry_msgs/Twist]

4. 根据运行步骤 3 显示的信息，确保： 机器人电机驱动器节点订阅主题 /cmd_vel 以获取速度命令。 激光雷达驱动节点发布激光数据到主题 /scan

5. 如果主题名称未按照步骤 4 中的设置，请通过在启动文件中按以下格式添加一行来将它们重新映射到驱动程序的启动文件中：

   Copy

   <node ...
     <remap from="<original topic name>" to="/cmd_vel"/>
   </node>

6. 在机器人底座和激光雷达启动的同时，运行 rosrun rqt_tf_tree rqt_tf_tree 并检查帧是否按以下顺序链接：odom → base_link → laser.

7. 如果base_link和laser的帧没有正确链接，请在激光雷达驱动的启动文件中添加以下行：

   Copy

   <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_link_to_laser" args="0.22 0 0.1397 0 0 0 base_link laser 100" />

8. 在驱动程序节点运行的情况下，使用 rosrun rviz rviz 运行 RVIZ，执行以下检查：

   1. 激光数据 ("/scan")可以被看到并且朝向正确的方向。

   2. 远程操作时的运动方向正确。 机器人里程 ("/odom") 在远程操作期间正确更新。

将 Seirios RNS 安装到您的机器人 PC 上非常容易！ 按照这些步骤指导以确保无缝集成和部署 Seirios RNS。

若您需要帮助或有任何疑问，请通过这里与我们联系。

Seirios 是我们的旗舰产品组合，旨在使机器人更加智能和便捷。 在Seirios组合下，有三个主要产品；

1. Seirios RNS - 机器人导航系统

2. Seirios FMS - 车队管理系统

3. Seirios Simple - 机器人简单操作

1. 安装第 1 部分的目的是为了安装 Docker 及其相关项

2. 在上面相同的Terminal中，运行命令 bash install-1-docker.sh

3. 等待安装完成

以节点 “/motors_ctrl” 为例。它正在向 “/odom” 主题发布“nav_msgs/Odometry” 消息类型，以及列表中的其他主题。它还订阅了 “/cmd_vel” 主题，消息类型为“geometry_msgs/Twist”

1. 前往文件夹 ‘/home//catkin_ws/movel_ai/config/movel/config/’

2. 在参数文件 costmap_common_params.yaml 中， 确保正确定义了机器人足迹。

   1. 如果机器人足迹是多边形，则配置足迹参数并注释掉 robot_radius。 例如：

3. 在这里，机器人有一个正方形的足迹，四个角的 xy 坐标如图所示，而 robot_radius 被注释掉了

   1. 如果机器人足迹是圆形，配置robot_radius参数并注释足迹。例如：

4. 在base_local_planner_params.yaml文件中:

   1. 前往 “#Robot” 区域。 要调整机器人的速度，请将max_vel_x 设置为线速度, 同时max_vel_theta 设置为角速度。 如果机器人没有达到最大速度，增加 acc_lim_x 和acc_lim_theta. 在 footprint_model中，选择合适的模型类型并配置相应的参数。

   2. 在 “#Obstacles” 区域， 调整min_obstacle_dist 数值以设置机器人应远离障碍物的距离。 如果机器人需要穿过狭窄空间，请减小该参数值。

5. 如果自主导航不顺畅， 前往 “catkin_ws/movel_ai/config/cmd_vel_mux/config”，找到 cmd_vel_mux.yaml,，并提高 timeout_autonomous数值。

6. 如果需要更多的调整 base_local_planner_params.yaml, 参考 .

为了与 Seirios RNS 无缝集成，在您的机器人系统中安装一些关键的机器人软件和驱动程序非常重要。 以下是在安装 Seirios 之前，Seirios RNS 要求您的机器人系统具备的清单：

• 电机驱动

  • 确保电机驱动节点运行正常，并且可以通过 cmd 行的 Teleop 进行控制。

  • 确保电机驱动节点已订阅 主题/cmd_vel

  • 否则，重新设置以订阅主题/cmd_vel

• 传感器

  • 确保传感器启动并正常运行

  • 确保他们将数据发布到正确的 ros 主题

  • 确保激光雷达将 2D 扫描发布到主题 /scan

• TF 检查

  • 确保所有机器人的链接都有正确的 tf ，链接到 odom

  • tf 树可以视觉化通过使用$ rosrun rqt_tf_tree rqt_tf_tree

• TF for base_link to 扫描:

  • Seirios RNS要求，在base_link 框架和laser 框架之间，需要有 直接的 tf 链接

• RVIZ 传感器数据可视化

  • 使用rviz，将传感器的数据可视化。使用的固定框架应为 odom

  • 添加tf的可视化，并确保所有的框架tfs没有警告

1. 检索 c2v 文件

   1. /home/<USER>/catkin_ws/movel_ai/license/hasp_34404.c2v

   2. c2v (customer-to-vendor) 是您的 PC/机器人的指纹，Movel AI 需要它来生成许可证产品

2. 发送 c2v 文件到 或您的 Movel AI 代表处请求激活许可证

3. Movel AI将会回传一个带有安装指导的v2c文件

4. 向 Movel AI 发送更新后的带有已激活许可证的 c2v 文件

5. 妥善保存 v2c 和 c2v 文件，以备将来 Movel AI 参考

最常用的地图构建算法，通过安装在机器人上的摄像头填充并生成其周围环境的地图

用户可以手动遥控机器人，以“显示”地图中的白色区域。

RTAB-Map (实时外观地图构建) 是一种基于RGB-D，立体和激光镭达图形的SLAM算法，基于增量外观闭合检测器。

正如它的名字一样，它使用实时图像来映射环境。

将此功能整合到 Seirios 中，用户可以通过虚拟控制自动绘制大面积区域，而无需手动驾驶。 自动构建地图功能最初是为一个墙壁扫描建筑项目开发的。

无需用户手动控制的自动构件地图

ORB-SLAM 是基于关键帧和特征的单目 SLAM。 它在大型环境中实时运行，能够从各种不同的视点闭合回路并操作相机重新定位。

Seirios 能够支持使用单目、立体和 RGB-D 相机的映射。 绿色“点”是识别并存储在地图数据中的特征，可生成 2D 地图。

不同的用户可能有不同的编辑地图用途。 使用地图编辑器功能，用户可以：

1. 注释 - 命名区域

2. 创建禁区（机器人无法通过/到达的区域）

3. 创建可行区域（用户可以“清除”在构建地图过程中的障碍或撤消禁区）

用户可以通过单击此图标访问地图编辑器

用户将看到一组编辑地图的选项

选项按形状分类 - 用户可以在其中选择是否注释/命名、创建禁止区域和可行区域。

单条线作为选项可用于创建精确而薄的障碍物，例如墙壁。

为了获得更高的精度和更好的环境特征表示，用户可以选择 3D 地图。同时 2D 地图也将从 3D 地图中生成。

Home 在技术上是一个单点目标，但它是一个独特的目标，它有自己的类别，用户可以轻松地将其与其他目标区分开来

用户还可以设置一个机器人自动归位电池百分比；当机器人电量消耗到特定电池百分比时，机器人将自动返回 Home 位置。 在此处阅读有关此功能的更多信息。

目标是地图中的简单兴趣航点，用户可以命令机器人前往或保存为Goal

在地图中选择一个目标点

选择后，用户可以通过操纵杆或方向键调整机器人的方向以保存姿势（位置+方向）的目标

单一目标会像图中这样出现

路径由 2 个或更多点组成，这些点在地图中形成一条路径，供机器人自主导航（具有自动避障功能）。

用户可以创建具有以下功能的路径；

1.多点 当有 2 个或更多个点时，用户可以在地图中创建路径并保存它们

2.路径记录路径记录是一种手动绘制路径的方法，用户可以操控机器人抵达地图上多个标记点

使用遥控模式手动驱动您的机器人。在控制器的操纵杆或箭头键之间进行选择。

在方向控制 (WASD) 和操纵杆控制之间快速切换

通过使用“角速度”选项更改“速度”和转动速度来调整机器人的速度

区域功能是创建路径的另一种方法，但由用户绘制的区域定义。 这对于巡逻和清洁任务很有用，其中生成的路径必须能够“覆盖”大面积

用户只需要定义区域（多边形），RNS 会自动生成其中的路径

为了让用户对他们的机器人有更好的控制和灵活性，用户可以根据时间设置延迟任务

类似于音乐专辑或播放列表，用户可以将任务堆叠成一个系列 - 然后立即播放

如果有辅助任务，它们可以堆叠在任务之上，并且并行播放

队列管理器可以让用户实现以下功能；

• 查看过去、现在（激活中）和未来的队列

• 重新安排任务（仅限管理员）

目前，有两种方法可以查看队列管理器

• 方法1 : 在主页视图中，通过单击白色状态栏，队列管理器将出现

• 方法2 : 通过单击屏幕左上角的永久图标（如果不在主页视图中）

通过向上或向下拖动任务重新排列队列列表的顺序

辅助任务，例如灯光、音乐、声音或其他*

它们是独立创建和执行的。

它们必须“堆叠”在完全有效任务之上，并将在指定的时间和顺序一起执行。

• ORBSLAM and 2D&3D Map PIP

二维+三维地图中的缩略图（仅在自定义整合时出现）

与任务列表相同，行程安排是任务列表 + 时间

在指定的时间和日期播放这一系列任务，以完成自主导航和任务执行。

如果有辅助任务，它们可以堆叠在任务之上，并且并行播放。

在不同环境和条件下使用 Seirios 的用户可以选择在明暗模式之间切换 - 在设置内切换

粒度控制是自动应用的；类似于汽车的油门踏板/加速器，用户可以根据设定的（0.1 - 0.9米/秒）极限用操纵杆来粒度控制速度。

用户将能够扫描诊断并查看硬件和软件错误（设置 > 体检）

用户可以重命名机器人名称（与 FMS 相关）

为确保只有经过授权的员工才能连接和操作机器人，用户可以创建新的授权以向最终用户或员工提供访问权限。

为了适应不同的硬件配置和限制硬件（机器人）设计，Seirios 可以在不同的硬件上并行运行；分离 Web 和机器人技术堆栈

测试配置；

• Jetson Nano + Jetson NX

• Rapsberry Pi 4 8GB + Jetson NX

Seirios RNS 能够在不平坦和崎岖的地形上导航 - 当机器人处于倾斜/向下位置时，由于倾斜和不同的 FOV 角度，通常会导致定位失败的条件

这些环境还包括带有路缘和坡道的环境—常见于日常公共场所。

当前支持倾斜: ∠15°

Seirios 有能力识别人类 (该功能可以选择 开启 或者 关闭)

用于特定用例，人类检测通常会导致某些行为。 例如;

当紫外线消毒机器人检测到人时，将关闭紫外线灯以防止对检测到的人造成伤害

为了防止碰撞到用户的小腿/腿或“薄”障碍物，Seirios 中默认启用此功能以防止意外碰撞

这也适用于其他“薄”障碍物，例如桌腿和椅子腿

这是默认启用的

由于机器人并不总是在用户的视野中，即使在手动/遥控模式下，机器人在遇到障碍物时也会自动停止。

这一功能可能会导致机器人出现意外行为，因此可以选择开启或者关闭。

启用此切换后，机器人在遇到障碍物时会停下来，直到障碍物被移除以确保安全

这在环境狭小或有易碎物品时特别有用；机器人不会不断重新尝试导航（向前、向后、向前……），而是等待人工干预。

安装了 Seirios 的 AGV 能够识别并停靠到托盘（适用于需要搬运和放置托盘的环境）

由于机器人自主运行，并经常处于没有人类观察的状态，因此用户可以配置机器人，在电池水平下降到人类配置的电池阈值水平时，就会返回到原点（必须先创建原点）。

当在家充电时，如果用户打算断开机器人的连接，一个模式将警告并提示用户这个电池回退切换被禁用--因为机器人将不断重新尝试返回家充电。

需手动开启此功能，机器人靠近停靠站时，会自动对接。

此选项会触发对接序列，并且会自动对接。