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

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。

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. 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

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. 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：

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：

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：

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。

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

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 .

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 help@movel.ai 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