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¿Cómo integrar el radar de ondas milimétricas Linpowave con ROS para proyectos de robótica?

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Ningbo Linpowave

Published
Nov 07 2025
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¿Cómo integrar el radar de ondas milimétricas Linpowave con ROS para proyectos de robótica?

A medida que crece la demanda de sistemas autónomos y sensores inteligentes, la integración del radar de ondas milimétricas Linpowave con el Sistema Operativo Robótico (ROS) se ha convertido en un paso clave para construir sistemas avanzados de percepción y automatización.
Esta guía le acompaña paso a paso, desde la configuración del hardware y la instalación de controladores hasta la visualización de datos y el desarrollo avanzado.


1. Preparación del hardware y configuración del entorno

1.1 Requisitos de hardware

  • Modelo de radar: Serie de radares de ondas milimétricas Linpowave (compatible con protocolos de comunicación ROS)

  • Sistema anfitrión: Ubuntu 18.04/20.04 (ROS Melodic/Noetic) o Ubuntu 22.04 (ROS2 Humble)

  • Conexión:

    • Adaptador USB a serie (p. ej., FTDI XDS110) para la conexión del radar al host

    • Fuente de alimentación opcional de 5 V y 3 A para un funcionamiento autónomo estable.

1.2 Instalación de software

Instalación de ROS1 (Ejemplo en Ubuntu 20.04)

sudo apt-get install ros-noetic-desktop-full sudo rosdep init && rosdep update echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc

Instalación de ROS2 (Ejemplo en Ubuntu 22.04)

sudo apt-get install ros-humble-desktop sudo apt-get install python3-colcon-ros-package

Para obtener más detalles sobre el software compatible y los paquetes SDK, visite
👉 Documentación del SDK de Linpowave


2. Instalación y configuración de los controladores ROS del radar Linpowave

2.1 Instalación del controlador ROS1

  1. Clonar el repositorio del controlador ROS mmWave de Linpowave

git clone https://github.com/linpowave/mmwave_ros_driver.git cd mmwave_ros_driver catkin_make source devel/setup.bash
  1. Configurar permisos de usuario

sudo adduser $USER dialout sudo chmod 666 /dev/ttyACM*

2.2 Definición de mensajes personalizados de ROS2

Si utiliza ROS2, defina un mensaje personalizado para los puntos de detección:

# msg/Detection.msg std_msgs/Header header float32 f_x float32 f_y float32 f_z uint8 u_invalid_flags

A continuación, genere la interfaz:

ros2 interface create --msg-type Detection msg/Detection.msg

3. Recopilación y procesamiento de datos

3.1 Lanzamiento del nodo de radar

Para configuración de radar único:

roslaunch linpowave_mmwave 3d_pointcloud.launch

Para configuración multiradar (ejemplo de transformación de coordenadas):

static_transform_publisher xyz qx qy qz qw frame_id child_frame_id period_in_ms

3.2 Análisis y almacenamiento de datos

Para almacenar datos de radar en formato PCD:

import pcl from sensor_msgs import point_cloud2 as pc2 def callback ( data ): points = pc2.read_points(data, field_names=( "x" , "y" , "z" ), skip_nans= True ) pcl.save(points, "linpowave_data.pcd" )

Para usuarios avanzados, Linpowave proporciona una interfaz de datos binarios para el análisis directo de datos IQ y de rango-Doppler. Véase:
🔗 Documentación técnica de Linpowave


4. Visualización y desarrollo avanzado

4.1 Visualización de la nube de puntos RViz

  1. Ejecutar RViz:

rosrun rviz rviz
  1. Agregue PointCloud2 y seleccione el tema /linpowave/rscan

  2. Configurar parámetros de visualización:

    • Esquema de color: Intensidad o altura (eje Z)

    • Tiempo de decaimiento: Ajustar para la persistencia de objetos en movimiento

    • Alineación TF: Alinear el marco del radar con el marco base del robot.

4.2 Agrupamiento y seguimiento de objetos

Las nubes de puntos de radar se pueden procesar para su agrupación y seguimiento:

from sklearn.cluster import DBSCAN db = DBSCAN(eps= 0.5 , min_samples= 10 ).fit(points)

Los filtros de Kalman se pueden utilizar para el seguimiento del movimiento:

KalmanFilter kf; kf. predict (); kf. correct (measurement);

4.3 Integración de código abierto

  • Integración con OpenPCDet: Convierte nubes de puntos Linpowave al formato estándar ROS y realiza detección 3D.

  • Puente Radar-ROS: Utilice DDS para comunicación de alto rendimiento en ROS2.

  • Fusión multisensor: Combine el radar Linpowave con una cámara o un LiDAR para una percepción mejorada.

Para ejemplos de integración más detallados, consulte
🔗 Documentación de la wiki de ROS
🔗 OpenPCDet GitHub


5. Solución de problemas

Asunto Posible causa Solución
Sin flujo de datos de radar Permisos de serie no configurados Ejecuta sudo chmod 666 /dev/ttyACM*
No se visualiza ninguna nube de puntos en RViz. Nombre del tema incorrecto Utilice /linpowave/rscan
Desalineación del marco del radar Falta la transformación TF Agregar editor de transformación estática
Ruido excesivo en la nube de puntos Configuración incorrecta Ajuste el umbral CFAR en el archivo de configuración de Linpowave.

6. Aplicaciones extendidas

El radar de ondas milimétricas Linpowave puede ir más allá de las tareas de detección estándar y utilizarse en múltiples dominios de la robótica:

  • Mapeo SLAM: Utilice el radar Linpowave con Cartographer o GMapping para SLAM basado en radar.

  • Reconocimiento de gestos: Analizar datos de nubes de puntos en series temporales para el control mediante gestos humanos.

  • Automatización industrial: Integración con ROS Control para brazos robóticos guiados por radar y sistemas de inspección automatizados.

Obtenga más información sobre las aplicaciones del radar Linpowave en
🔗 Aplicaciones Linpowave


7. Preguntas frecuentes: Integración de Linpowave Radar con ROS

P1: ¿Linpowave proporciona un paquete ROS oficial?
A: Sí. Linpowave ofrece paquetes ROS1 y ROS2 de código abierto, junto con un SDK completo para la configuración del radar y la transmisión de datos.

P2: ¿Cómo puedo visualizar datos de radar en tiempo real?
A: Utilice RViz o Foxglove Studio para visualizar temas como /linpowave/rscan .

P3: ¿Se puede utilizar el radar Linpowave para SLAM o para la detección de obstáculos?
A: Absolutamente. Los radares Linpowave proporcionan datos de nube de puntos densos que permiten el mapeo, la localización y la detección de obstáculos en tiempo real.

P4: ¿Cómo manejar datos de radar ruidosos o dispersos?
A: Ajuste los umbrales CFAR en el archivo de configuración de Linpowave o utilice filtros de postprocesamiento como la agrupación DBSCAN.

P5: ¿Dónde puedo acceder a la documentación oficial y al SDK?
A: Visite el Centro de Documentación de Linpowave para obtener controladores, SDK y tutoriales de integración.


8. Referencias

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