YDLIDARの環境構築および動作

https://gyazo.com/61ec15d317f30a0f80bc0dde3af5c476

概要

Ubuntu Server 22.04.4 LTSでYDLIDARの環境を構築しYDLIDAR T-MINI PROを動作させて値を取得することが目的の記事です。

目的：RaspberryPi4でYDLIDARを動作させてその値をMacに送ってビジュアライズする

当記事ではRaspberryPi4の中にUbuntu Serverを導入し構築しています。

使用する言語はPythonでAnaconda(miniforge3)での環境を構築します。

開発端末としてMacBook Air M1(2020)を使用しているためRaspberryPi <---> Macでの接続例になります。

作業時間の目安はインストール時間含め4時間くらいが目安です。

準備環境

当記事で使用する物

RaspberryPi4

RaspberryPi3でも動作しますが性能による差が出るかもしれません

映像出力するためのmicroHDMI-HDMIケーブル

MicroSD 16GB

できれば32GB 記事を書いている時になかったので16GBで代用しています

RaspberryPi4に繋げる電源ケーブルと充電器　20Wあれば良い

充電器の容量が20wよりも少ないと落ちてしまいます。 YDLIDARの電力供給分もあるので

映像出力先モニター

LANケーブル

キーボードUSB接続のもの　レシーバーがついてる無線式だとコードが邪魔にならず楽です

YDLIDAR本体

YDLIDAR通信用 Type-Cケーブル

YDLIDAR電源用 Micro USB Type-B

開発端末　MacBook

SDカードとLANケーブルが刺すことができるHUB　

SSH、ソケット通信とOS書き込みのために使います

作業目次

Raspberry Pi4にUbuntuServerを導入

UbuntuをSDカードに書き込む

インターネット共有設定

ケーブルの接続

SSH

ローカルIPアドレスの固定

Ubuntu-Python環境構築

UbuntuServerに必要なライブラリを構築する

基本ライブラリのインストール

Cmakeの構築

YDLIDAR-SDKの構築

YDLIDARの動作

MacからPythonスクリプトを配置

実際に動かして値を確認する

Mac-Python環境構築

Macにソケット通信で値を取得

Mac,Ubuntu双方にサーバープログラムを配置

必要なライブラリを追加でインストール

取得した値をビジュアライズする

まとめ

活用について

感想

参考資料

hr.icon

Raspberry PI4にUbuntuServerを導入

Raspbarry Piを動かすためにOSを入れていきます。

UbuntuをSDカードに書き込む

簡単に書き込めるRaspberry Pi Imager

以下のリンクからImagerをインストール

MacOSになりますのでDownload for macOSを押してください

https://gyazo.com/5c3e654bea52eb0af4a7121614b7b737

右のdmgがダウンロードされるので、開いてRaspberyy Pi Imager.appをApplicationsフォルダに入れてください

https://gyazo.com/72ad9d6c83a9d87a12b48597eb722c4a

起動したら以下のような画面が開きます

Raspberry Piデバイスの部分は使用しているRaspberry Piに対応させたものを選択してください

OSの選択では少し下に行くとOther general-purpose OSというところからUbuntuを選択する

選択したUbuntu Server 24.04 LTS (64-bit) を選択する

ストレージの選択では挿しているSDカードが出ていると思うので選択します

https://gyazo.com/48a8effb9293fce237bbf580e90a716f

選択完了後インストール時の事前設定ができるので設定していく

次にを押して、設定を編集してください

設定タブごとに説明します

一般

ホスト名、ユーザー名、ロケールを設定します

Wi-Fiは使用しないのでチェックボックスをはずしてOKです

それぞれパスワード等長すぎるとsudoコマンドを使う時とかSSH、rsnyc等を使用する時にめんどくさくなります

のであんまり気にしないのであれば短いく設定することをお勧めします

サービス

タブを一般からサービスに切り替えてSSHに関する設定をします

ここでは公開暗号鍵による設定はせずにパスワード認証をONにします

オプション

特に変えなくて良い

パスワード求められたらそのまま入力して書き込みを始めてください

書き込みが終了したらRaspberry Piに挿します

インターネット共有設定

ここではRaspberry Piがネットワークに接続できるように設定していきます。

Wi-Fiを直接Raspberry Piに接続してもいいのですが、結局ソケット通信をLANケーブル経由で実現させるので同じ線でインターネットに接続できたら楽ですのでこの方法で行なっています。

仮にYDLIDARの値をLANケーブルではなくWi-Fi経由で送信する場合はローカルIPを固定すれば実現できます。

しかし、この有線LANの方法は出展する時や別の場所で検証する時、Wi-Fi環境がなかったりWi-Fi環境が変わったりする時、設定を変えなければならないということがほぼ起きないので、便利です。

Mac側設定

IP設定　設定→ネットワーク→Raspberry Piと接続しているLANデバイスを選択→右上の詳細ボタン→TCP/IP→IPv4の構成→手動に切り替える→IPアドレスを(192.168.2.1)に設定する→OKで確定させる

これでローカルIPのMac側の固定と構成が完了

インターネット共有設定　構成したネットワークをWi-Fi→Mac→Raspberry Piのような経路でネットワークを接続する。

いわゆるMacはWi-Fiのブリッジをしているイメージ

設定→一般→共有→インターネット共有→iボタン→

共有する接続経路→Macがネット接続してる端末　EthernetかWi-Fiだと思う

共有先のデバイスはRaspberryPi on Ubuntuと繋がってるLANのデバイスの事

これで完了

ケーブルの接続

https://gyazo.com/2b930e57de5a5a0999750c9b36bbd04d

これでちゃんとSDカードが刺さっているか確認　キーボードを使うのならそのレシーバーやUSBを挿してください

最後に電源ケーブルを挿す！自動で電源が入ります。　

スイッチとかはなく電源接続＝電源スイッチを押すようなものなので、安易に挿したら挿し直しとか抜かないように気をつけてください。最悪の場合壊れるので。

https://gyazo.com/1437c639a389b0f11e9a3fc0c7fff3cf

起動に少々時間かかります

注意

なかなか、起動しなくて電源ケーブルを途中で抜いちゃうとリカバリーモードで起動しにくくなったりOS破壊につながるのでフリーズとかどうしようもなくなった最終手段以外ではしっかりシャットダウンして停止してから電源ケーブルを抜くことをお勧めします。

userの入力が求められると起動完了です。

注意

起動が終わっても loginが出てこない場合があります。その時は接続しているキーボードのEnterとか押したら出てきます。何も出てこなかったらおそらく起動途中です。

https://gyazo.com/39ebaac22f5f45c2fcc79bd5658279d1

こちらを設定したuserとpasswordでログインしてください

ログインができたら次に進みます

下の画像のようになればログインできています

https://gyazo.com/79e8dbd965db475f43c6938d6b7beb9a

起動途中でインターネット共有の設定をONにした場合などはネットワークが繋がらない場合がありますのでpingコマンドで導通してるかチェックします

$ ping 8.8.8.8

https://gyazo.com/f29ea9db89a4766b87c074f0485321fd

このように応答が帰ってくれば繋がっているのでOKです

停止方法はcontrol + Cで強制停止できます

もし応答が正常に帰ってこなければ

$ sudo shutdown -r now

で再起動してみてください。

どうしてもうまくいかない場合はRaspberry PiにWi-Fiを直接設定してあげるといいかもしれません。

SSHの設定

SSH、NETWORKの設定前に初回起動時のupdateおよびupgradeを行います

$ sudo apt update

$ sudo apt full-upgrade -y

フルでやっているので結構時間かかります。 -yのオプションは Y/nの入力を省くためで、手間が省けるので楽です

最後らへんに画面が紫色になって入力を求められますが求められたらEnter押せば良いです

$ sudo shutdown -r now

一旦再起動します

よくsudoコマンドを使うとpasswordを求められるのでその度に設定したパスワードを入力してください

https://gyazo.com/e133bedce61fbf3588a3c25436b63b52

また起動したら今度はこのままログインせず

https://gyazo.com/82030b1c251275d7129a1f749ffc4d4a

Macから接続します

$ ssh ユーザ名@ホスト名.local

参考例：

$ ssh dclab@dclab.local

でMacからRaspberryPiのUbuntuへリモート接続します。ここから先は基本的にMacから作業を行います。

https://gyazo.com/1445db0f077b3777a7212ba68644c6e1

yesで開始してください。

https://gyazo.com/a56ebe4ffd1b744be82896de87dcb18a

Mac側でこのターミナルの画面になれば接続完了です。

https://gyazo.com/1ae3ab5d47c79f1cc317446ceedb2dde

もしssh接続で以下のようなエラーが出た場合の対策を記します。

code:error

@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

@ WARNING: REMOTE HOST IDENTIFICATION HAS CHANGED! @

@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

このエラーは前に同じユーザ名@ホスト名にアクセスしたことがあるが、リモート先コンピュータが初期化されたりして前のコンピュータとは異なる場合に出るものです。

$ ssh-keygen -R ホスト名

例：今回の場合は

$ ssh-keygen -R dclab.local

でリセットをかけてもう一度sshコマンドをやってみてください。

ローカルIPアドレスの固定

Mac端末からリモート接続ができたら、ソケット通信を行うためにローカルIPアドレスを固定していきます。

Ubuntuのネットワーク設定のファイルがある場所は

~/etc/netplan/にあります。

その中にネットワークの設定をyaml形式で記述することで固定ができます。

defaultにあるファイルは触らずに新規で設定ファイルを記述していきます。※以下に注意あり

$ sudo nano /etc/netplan/lan-connect.yaml

で開きましょう

code:lan-connect.yaml

network:

version: 2

renderer: networkd

ethernets:

eth0:

dhcp4: no

addresses:

- 192.168.2.2/24

nameservers:

addresses:

- 8.8.8.8

- 8.8.4.4

routes:

- to: default

via: 192.168.2.1

書き込めたら、　

saveしたいときはcontrol+x→y→return →return

saveしないときは、上の手順のyをnでキャンセル

ネットワーク設定の適用は

$ sudo netplan apply

パーミッションのWARNINGが出たらchmodで設定

$ sudo chmod 600 /etc/netplan/lan-connect.yaml

もしWARNING:root:Cannot call Open vSwitch: ovsdb-server.service is not running.が出たら

$ sudo apt install openvswitch-switch

でインストールしてください。

それ以外のWARNINGが出たらその都度設定ファイルを見直してみてください。

エラー文を見ればおおよそ分かりますが、インデントとか重要なので手書きするとよく引っかかります。

もし

設定してあげると

$ ssh ユーザ名@192.168.2.2

例：

$ ssh dclab@192.168.2.2

でも接続できるよ！

導通確認

$ ping 192.168.2.1

192.168.2.1これはMacに設定しているローカルIPアドレス

$ ping 8.8.8.8

とかで正常に通信できることが確認できたらOK

もし正常にうまくいかない場合は、

$ sudo shutdown -r now

で再起動してください

もう一度確認してください

eth0はRaspberry Piのイーサネットの物理デバイス名なので、もし異なる場合は

$ ip addr

で名前を確認すればいいと思います。

https://gyazo.com/be7ae8a1c4e829a436831474faee64c7

注意

Defaultの場合50-cloud-init.yaml(場合によっては変化する)というファイルがありますが、OS自体がネットワークに合わせて書き込んで一時的に設定できても、環境が変わると変化し固定設定がなくなるという理由で、新規で別ファイルに記述します。

netplanの仕様として設定ファイルが複数あったとしてもアルファベット順に管理されており、読み込みがあとの方が適用されるようです。また、複数の設定内容があっても重複しなければ両方適用されるみたいです。今回の場合lan-connect.yamlの名前はちゃんと認識されるようです。任意の名前をつけたい場合はアルファベット順さえ気をつければ大丈夫です。

hr.icon

Ubuntu-Python環境構築

Anacondaの縮小版を導入します。あとに出てくるMac端末の環境構築もおんなじです。おんなじUNIX系なので基本的にコマンドは似ています。全部おんなじではありませんが、今回は人によって環境が違うだけで、使うコマンドは同じです。

miniforge（conda, python環境導入）

$ echo $SHELL

これで出てきたSHELLに対応させてください

/bin/bash

$ bash Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh

/bin/zsh

$ zsh Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh

基本returnを連続で押してyes|noでyesでやってください

またreturn押したらインストールできると思います

https://gyazo.com/bc882a3bf74dd9acc9a5ab6add8da9f0

もししたの画像のようなメッセージが出たらyesで実行してください

https://gyazo.com/bad65c9463461ddc0771860f69e1fb4e

インストールがおわったら

bash

$ source ~/.bashrc

zsh

$ source ~/.zshrc

で読み込むと(base) dclab@dclab:のようにbaseが出てくると思いますこれで完了です

出てこなければ下のコマンドから起動してみてください

$ source ~/miniforge3/bin/activate

完了したら一応アップデートしてみてください

$ conda update -n base -c defaults conda

yesが求められたら　yを入力して進んでください。

次に仮想環境を立てていきます

$ conda create -n py39 python=3.9

yesが求められたら　yを入力して進んでください。

これでPython3.9で動作させることのできるpy39という名前の環境ができた

$ conda activate py39

で起動できます

Ubuntuの中ではこの環境をずっと使い続けるので

bashrcを編集し起動時に自動的に環境をアクティベートするようにする。

最初に使っているSHELLの設定ファイルを開く

bash

$ sudo nano ~/.bashrc

zsh

$ sudo nano ~/.zshrc

開いたら一番下に先ほどの起動コマンドを書き込む

https://gyazo.com/5413863b0a1a59ca57402c86f055935d

書き込めたら、　

saveしたいときはcontrol+x→y→return →return

saveしないときは、上の手順のyをnでキャンセル

これで保存したら

bash

$ source ~/.bashrc

zsh

$ source ~/.zshrc

で読み込むと

(base)が環境名である(py39)に変わると思います

これで環境構築が終わりました続いていよいよ

YDLIDARを使うための構築をします

hr.icon

UbuntuServerに必要なライブラリを構築する

Mac端末からリモート接続ができたら、必要なライブラリのインストールおよび構築をしていきます。

CmakeとYDLIDAR-SDKの構築に非常に時間かかります。

ディレクトリ移動も含めて書いているので順に行えばそこまで難しいわけではないと思います。

sudoコマンドを使っているのでパスワードが求められたらその都度入力してあげてください。

基本ライブラリのインストール

$ cd ~/

$ sudo apt install -y git cmake pkg-config swig python3 python3-pip python3-setuptools build-essential libssl-dev

Cmakeの構築

$ tar xvfz cmake-3.29.3.tar.gz

$ cd cmake-3.29.3

$ ./bootstrap

$ make

$ cd ..

YDLIDAR-SDKの構築

$ conda install cmake setuptools

$ mkdir -p ~/YDLidar-SDK/build

$ cd ~/YDLidar-SDK/build

$ cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$CONDA_PREFIX -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python)

$ make

$ make install

$ cd ../

$ pip3 install .

$ python3 setup.py build

$ python3 setup.py install

$ cd ~/

プログラムを配置する場所を作る

~/src

YDLIDAR_TEST

YDLIDAR_SOCKET

srcを作りその中に二つのディレクトリを作る

$ mkdir src src/YDLIDAR_TEST src/YDLIDAR_SOCKET

$

hr.icon

YDLIDARの動作

構築が完了したら値を取得してみます

私の環境ではMacの中~/src/YDLIDAR/YDLIDAR_TESTにプログラムを置いて　VSCodeで書いています。

https://gyazo.com/9b4640d8d5563af5d89fa10977bcdbde

MacからPythonスクリプトを配置

実際に動作させるプログラムをMac端末からUbuntu端末へ送り配置させる。

Mac側のターミナル

$ rsync -avz -e ssh Mac側に置いてるプログラムのパス ユーザ名@固定してるローカルIP（ホスト名）:Ubuntu内のプログラムを配置したい場所

例：

$ rsync -avz -e ssh ~/src/YDLIDAR/YDLIDAR_TEST/main.py dclab@192.168.2.2:~/src/YDLIDAR_TEST/

YDLIDAR_sample

Ubuntu側のコマンド

$ cd ~/src/YDLIDAR_TEST/

$ ls

で配置されたか確認できます。

code:main.py

import os

import math

import threading

import ydlidar

ydlidar.os_init()

ports = ydlidar.lidarPortList()

port = "/dev/ydlidar"

for key, value in ports.items():

port = value

laser = ydlidar.CYdLidar()

# T-mini-pro センサー定義

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropSerialPort, port)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropSerialBaudrate, 230400)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropLidarType, ydlidar.TYPE_TRIANGLE)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropDeviceType, ydlidar.YDLIDAR_TYPE_SERIAL)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropSingleChannel, False)

# T-mini-proこのIntenstiyが無いとチェックサムに引っ掛かります

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropIntenstiy, True)

# T-mini-pro センサー数値

# 角度表記変換

def getdegree(angle):

degree = math.degrees(angle)

if degree < 0:

degree = 360 + degree

degree = int(degree)

return degree

# YDLidar稼働

def RunYDLidar():

ret = laser.initialize()

if ret:

ret = laser.turnOn()

scan = ydlidar.LaserScan()

while ret and ydlidar.os_isOk() :

r = laser.doProcessSimple(scan)

if r:

if scan.config.scan_time != 0.0:

for point in scan.points:

degree = getdegree(point.angle)

print("angle:", int(degree), " range: ", str(round(point.range, 5)), " Intensity: ", str(point.intensity))

else :

print("Failed to get Lidar Data")

laser.turnOff()

laser.disconnecting()

if __name__ == "__main__":

thread = threading.Thread(target=RunYDLidar, args=())

thread.start()

thread.join()

# RunYDLidar()

実際に動かして値を確認する

Pythonのプログラムを動かすには

Ubuntu側

$ cd ~/src/YDLIDAR_TEST/

$ python3 main.py

でできます。main.pyは適宜自分でつけたファイル名に書き換えてください

https://gyazo.com/195efa37cbb6f75299ad1ec173abc14a

このように値が取れたらOKです

hr.icon

Mac-Python環境構築

Anacondaの縮小版を導入します　先ほどのUbuntuの導入方法のMac版に書き換えたものになります。といってもおんなじです。おんなじUNIX系なんで基本的にコマンドは似ています。全部おんなじではありませんが、今回は人によって環境が違うだけで、使うコマンドは同じです。

miniforge（conda, python環境導入）

$ echo $SHELL

これで出てきたSHELLに対応させてください

/bin/bash

$ bash Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh

/bin/zsh

$ zsh Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh

基本returnを連続で押してyes|noでyesでやってください

またreturn押したらインストールできると思います

https://gyazo.com/bc882a3bf74dd9acc9a5ab6add8da9f0

もししたの画像のようなメッセージが出たらyesで実行してください

https://gyazo.com/bad65c9463461ddc0771860f69e1fb4e

インストールがおわったら

bash

$ source ~/.bashrc

zsh

$ source ~/.zshrc

で読み込むと(base) dclab@dclab:のようにbaseが出てくると思いますこれで完了です

出てこなければ下のコマンドから起動してみてください

$ source ~/miniforge3/bin/activate

完了したら一応アップデートしてみてください

$ conda update -n base -c defaults conda

yesが求められたら　yを入力して進んでください。

次に仮想環境を立てていきます

$ conda create -n py39 python=3.9

yesが求められたら　yを入力して進んでください。

これでPython3.9で動作させることのできるpy39という名前の環境ができた

$ conda activate py39

で起動できます

この先の設定はUbuntuでは行なったがMac側で別の開発してる時とか不便かもしれないのでUbuntu(Raspberry Pi)だけ設定するのをお勧めします

できるが　基本的にこの環境はずっと使い続けるので

bashrcを編集し起動時に自動的に環境をアクティベートするようにする。

最初に使っているSHELLの設定ファイルを開く

bash

$ sudo nano ~/.bashrc

zsh

$ sudo nano ~/.zshrc

開いたら一番下に先ほどの起動コマンドを書き込む

https://gyazo.com/5413863b0a1a59ca57402c86f055935d

書き込めたら、　

saveしたいときはcontrol+x→y→return →return

saveしないときは、上の手順のyをnでキャンセル

これで保存したら

bash

$ source ~/.bashrc

zsh

$ source ~/.zshrc

で読み込むと

(base)が環境名である(py39)に変わると思います

これで環境構築が終わりました

hr.icon

Macにソケット通信で値を取得

Mac,Ubuntu双方にサーバープログラムを配置

配置するものを

プログラムで取得できているYDLIDARの値をSocket通信で送ってみます。

Mac側のターミナル

$ rsync -avz -e ssh Mac側に置いてるプログラムのパス ユーザ名@固定してるローカルIP（ホスト名）:Ubuntu内のプログラムを配置したい場所

例：

$ rsync -avz -e ssh ~/src/YDLIDAR/YDLIDAR_SOCKET/main.py dclab@192.168.2.2:~/src/YDLIDAR_SOCKET/

Ubuntu側のコマンド

$ cd ~/src/YDLIDAR_SOCKET/

$ ls　

で配置できたか確認できます

YDLIDAR_SOCKET.py

code:main.py

import os

import math

import socket

import threading

import csv

import time

import numpy as np

import ydlidar

# 環境変数

IP_ADDRESS = "192.168.2.2"

PORT = 12345

AVE_DATA = "averages.csv"

# 定数

CALIBRATION_DURATION = 10

ydlidar.os_init()

ports = ydlidar.lidarPortList()

port = "/dev/ydlidar"

for key, value in ports.items():

port = value

laser = ydlidar.CYdLidar()

# T-mini-pro センサー定義

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropSerialPort, port)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropSerialBaudrate, 230400)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropLidarType, ydlidar.TYPE_TRIANGLE)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropDeviceType, ydlidar.YDLIDAR_TYPE_SERIAL)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropSingleChannel, False)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropIntenstiy, True)

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropScanFrequency, 6.0) # 6Hz~12Hz

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropSampleRate, 4) # 不明

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropMinAngle, -180.0) # 電源ランプ正面→右側

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropMaxRange, 12.0) # 12.0m

laser.setlidaropt(ydlidar.LidarPropMinRange, 0.02) # 0.02m

# 角度表記変換

def getdegree(angle):

degree = math.degrees(angle)

if degree < 0:

degree = 360 + degree

degree = int(degree)

return degree

# キャリブレーション

def YDLidar_Calibration():

ret = laser.initialize()

if ret:

ret = laser.turnOn()

scan = ydlidar.LaserScan()

# 360度の角度と距離を格納する配列

angle_distance_data = np.zeros((360, 2)) # 初期化

start_time = time.time()

print("10秒間スキャンを行います")

while ret and ydlidar.os_isOk() and (time.time() - start_time) < CALIBRATION_DURATION:

r = laser.doProcessSimple(scan)

if r:

for point in scan.points:

degree = getdegree(point.angle)

# print("angle:", int(degree), " range: ", str(round(point.range, 5)), " Intensity: ", str(point.intensity))

tmp_degree = degree

tmp_distance = round(point.range, 5)

else:

print("Failed to get Lidar Data")

laser.turnOff()

laser.disconnecting()

# 平均を計算

averages = np.zeros((360, 1))

for i in range(360):

# 平均のCSVファイルに書き出し

output_filename = 'averages.csv'

with open(output_filename, 'w', newline='') as file:

writer = csv.writer(file)

for i in range(360):

print(f"Averages saved to {output_filename}")

print("キャリブレーションが完了しました")

def run_lidar(connection):

std_data = {}

with open(AVE_DATA, 'r') as file:

reader = csv.DictReader(file)

count = 0

try:

ret = laser.initialize()

if ret:

ret = laser.turnOn()

scan = ydlidar.LaserScan()

while ret and ydlidar.os_isOk():

r = laser.doProcessSimple(scan)

if r:

# バッファリングするためのリスト

buffered_data = []

for point in scan.points:

degree = getdegree(point.angle)

distance = round(point.range, 5)

reference_distance = std_data.get(degree, 0)

if reference_distance and CENTER_DISTANCE <= distance < reference_distance - WALL_DISTANCE and 90 <= degree <= 270:

message = f"{int(count)}, {int(degree)}, {float(distance)}"

# print(message)

buffered_data.append(message)

count += 1

# バッファリングしたデータを一括で送信

try:

connection.sendall(('\n'.join(buffered_data) + '\n').encode())

except BrokenPipeError:

# クライアントが接続を切断した場合、ループを抜ける

print("クライアントが接続を切断しました。")

break

finally:

laser.turnOff()

laser.disconnecting()

connection.close()

# SocketServerSt.

def start_server():

server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

server_socket.bind((IP_ADDRESS, PORT))

server_socket.listen(1)

while True:

print("サーバーは接続を待っています...")

connection, client_address = server_socket.accept()

print(f"接続元: {client_address}")

lidar_thread = threading.Thread(target=run_lidar, args=(connection,))

lidar_thread.start()

lidar_thread.join()

if __name__ == "__main__":

user_input = input("キャリブレーションを行いますか？ (y/n): ")

if user_input.lower() == 'y':

YDLidar_Calibration()

while user_input.lower() == 'y':

print("正常に成功しましたか？失敗した場合は再実行してください")

user_input = input("再実行しますか？ (y/n): ")

if user_input.lower() == 'y':

YDLidar_Calibration()

print("サーバーを開始します")

start_server()

このプログラムはあくまで調整し壁位置をキャリブレーションしてから扱うようにしています。

壁位置の値を除外しできる限り人および物体の点群のみを送信するようにしています。

よりよう方法があればその方がいいですが時間が足りずこのようになっております。

また、このプログラムの通信方式はTCP通信であり、データの欠落を無くしてスムーズに動くようにしようと考えましたが、点群が多い（送信するデータ量が多い）と遅延してしまうためUDP通信の方が良いかもしれません。

プロジェクトの終了により未検証なのでどちらが良いかは分かりません。

Mac側でも準備します。

Mac側のYDLIDAR_SOCKETの同じ階層でいいので

dataplot.pyのファイルを作りましょう

code:dataplot.py

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import socket

import threading

import time

from collections import deque

# プロットを更新する間隔（秒）

plot_interval = 0.1

# データの最大保持サイズ

max_data_size = 50

def plot_data():

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})

while not exit_event.is_set(): # スレッド停止条件の設定

if len(degrees) >= 2:

ax.clear()

ax.scatter(np.radians(degrees), distances, c=colors, edgecolors='blue')

ax.set_theta_direction(-1) # 左回りに反転する

ax.set_rmax(5) # 中心からの最大距離を5mに設定

ax.set_rlabel_position(-22.5) # ラベルの位置を調整

plt.draw()

plt.pause(0.01)

time.sleep(plot_interval)

def start_client():

client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

client_socket.connect(('192.168.2.2', 12345))

try:

buffer = ""

while not exit_event.is_set(): # スレッド停止条件の設定

data = client_socket.recv(1024)

if not data:

break

buffer += data.decode()

while '\n' in buffer:

line, buffer = buffer.split('\n', 1)

if line:

parts = line.split(',')

if len(parts) == 3:

print("angle:", int(degree), " range: ", str(round(distance, 5)))

# データの追加

degrees.append(degree)

distances.append(distance)

# データのサイズが上限に達したら古いデータを削除

if len(degrees) > max_data_size:

degrees.popleft()

distances.popleft()

finally:

client_socket.close()

if __name__ == '__main__':

# データの格納用リスト

degrees = deque()

distances = deque()

exit_event = threading.Event() # スレッド停止条件を管理するイベント

# クライアントを開始

client_thread = threading.Thread(target=start_client)

client_thread.start()

# プロットを開始

plot_data()

# クライアントスレッドが終了するまで待機

client_thread.join()

必要なライブラリを追加でインストール

numpyが入っていないので

Ubuntu側で(py39)で環境に入っていることを確認し

環境に入れていなければ

$ conda activate py39

$ pip3 install numpy

Mac側では

$ conda activate py39

$ pip3 install numpy

$ pip3 install matplotlib

取得した値をビジュアライズする

Ubuntu側

$ cd ~/src/YDLIDAR_SOCKET/

$ python3 main.py

でできます。main.pyは適宜自分でつけたファイル名に書き換えてください

初回起動ではキャリブレーションが必要なようにしています。

動くものや人をできるだけ取り除いて壁の位置を取得します。

「サーバーを開始します」で待機状態に入ったら

Mac側

例：

$ cd ~/src/YDLIDAR/YDLIDAR_SOCKET/

$ python3 dataplot.py

これでビジュアライズされた人の位置が取れるはずです。

https://gyazo.com/e7a674827e7eb2f7e5eb1da46a510b7e

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まとめ

活用について

今回の構築ではLANケーブルでの有線接続で成立させていますが、他にも方法があり

動作環境が変化しないのであれば部屋に通っているWi-FiでローカルIPを固定すれば実現可能です。

また環境が変化するが無線化を実現させたい場合はBluetooth用いて値を送信すれば実現できます。

がしかし、情報量の多さや遅延の関係上実現させるのに時間がかかるため、筆者は断念しました。

Socket通信で記述している方法は筆者が考えたものなので、値を送るだけならばSocet通信のクライアント側（Macのプログラム）をもっと完結しにて取り出してみるといいかもしれません。

そもそもRaspberry PiにUbuntuを入れてやるのではなくMacの中にUbuntuを導入できたらもっといいかもしれません。

感想

T-mini-proに関する情報があまりありませんでしたので、色々引っかかりエラーが出ました。結構つまづいたので誰かの役に立てたらいいなと思っています。

これでRaspberry PiのUbuntu運用の方法やコマンドラインの扱い方、Python環境構築、SSHなどなど学べることはたくさんありました。よく最初からやり直しで、構築から何度もやったので筆者は慣れてしまいましたが初めて触る人はなかなか苦戦するのではないかなと思います。

経験としてやっぱり最初は有線から作るべきだと思ったのと、SDカードの寿命でOSが飛びまくったのでちゃんと開発上気をつけるべき点は多かったかな。

本当はgitで色々作ったサンプルとか公開できるとよかったのですが、全然慣れていないので今回は記事からコピーする形式で公開しています。

なんだかんだ楽しかったので、これを見ている人がRaspberryPiとかPythonを好きになってくれると嬉しいです！

不明点があれば、どうぞ一番下にあるメールアドレスからご連絡ください。初心者なのでわからないこともありますが、できる限りはお答えします。

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参考資料

Raspberry Piのセッティング

YDLIDAR関連

SSHやネットワーク関連

miniforgeの導入

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筆者：的場 漱誠 (X21086)

メールアドレス：suinfo.dev@suinfocus.com