引言
产品说明文档：http://support.noitom.com.cn/
github上整理的开发的全流程：从动捕软件到ROS数据驱动宇树机器人，可以参考一下其中的api数据调用和URDF映射：https://github.com/pnmocap
软件的使用：http://support.noitom.com.cn/1bc6/bd06/b866
（IP地址设置为：10.62.0.101）
校准动作
每次穿戴后需要标定
A-pose：手臂竖直朝下，勿弯曲，双脚平行与肩同宽，脚尖超前，勿外八或内八
V-pose: 双手并拢，四指与地面保持平行，大拇指与四指呈45°
B-pose：双手保持并拢状态，向上抬起约45°
P-pose: 双手比出OK手势，大拇指与食指轻轻触碰，不要用力
T-pose: 手臂平举，掌心向下
F-pose: 向前自然走出2-3步，转身返回起点A-Pose 站立，直到软件提示“正在计算校准结果”后可自由活动。此动作对于走路姿势没有严格要求，轻松自然走路即可，不要使劲跺脚、跳跃或快速奔跑。
数据录制与播放
下图的1~3分别为：数据录制按钮、数据名称、数据备注信息
选择了工程里相关的文件后，软件会自动切换到正上方的”编辑“ Tab里，进行数据的3D回放。软件底部有一个数据回放的播放按钮功能条，具体功能如下：
数据导出则是用下面的按钮
推荐导出的数据格式为 .bvh 文件
ROS插件
- ROS/ROS2的数据解析node（C++)：
- ROS/ROS2的数据解析node（Python)：
- ROS/ROS2 URDF映射与渲染node（以Unitree H1构型为样例）：
看介绍分为三步：
- 从Mocap软件中捕获BVH格式数据（机器人穿戴着动捕设备）；
- 将BVH数据跟机器人的关节模型进行映射。比如上面的mocap_ros_py与mocap_ros_cpp，实现的ROS节点程序。它从Noitom Mocap软件中检索数据。重定向后，它将数据发送到模拟器以驱动机器人模型。或者，它可以直接发送BVH数据来驱动TF模型（stickman）。
- 将转换后的数据发送到仿真仿真器节点以驱动机器人模型。而mocap_ros_urdf则是机器人仿真仿真器监听来自mocap_ros_py或mocap_ros _cpp的数据，并驱动机器人。
首先，在设置中，切换在线捕捉数据与离线数据采集：
对应要设置ROS节点IP
然后需要启动ROS节点
ROS节点安装（基于CPP）
此处是基于CPP的，py部分请参考：https://github.com/pnmocap/mocap_ros_py
- 安装nlohmann_json
sudo apt-get update
sudo apt-get install nlohmann-json3-dev
ROS1
# 编译
mkdir -p ~/catkin_noitom/src
cd ~/catkin_noitom/
catkin_make
cd src
catkin_create_pkg noitom_ros1_cpp
mv noitom_ros1_cpp ~/catkin_noitom/src/
#复制相应文件到工作空间
cp -r unitree_h1/retarget.json ~/catkin_noitom/src/noitom_ros1_cpp/retarget.json
cp -r librobotapi_x86-64.so ~/catkin_noitom/src/noitom_ros1_cpp/libMocapApi.so
or
cp -r librobotapi_arm64.so ~/catkin_noitom/src/noitom_ros1_cpp/libMocapApi.so
然后CMake编译一下
cd ~/catkin_noitom
catkin_make
source devel/setup.bash
开启节点
cd ~/catkin_noitom/src/noitom_ros1_cpp/
chmod +x launch.sh
./launch.sh
ROS2
首先也是copy文件
cp -r unitree_h1/retarget.json noitom_ros2_cpp/retarget.json
cp -r librobotapi_x86-64.so noitom_ros2_cpp/libMocapApi.so
or
cp -r librobotapi_arm64.so noitom_ros2_cpp/libMocapApi.so
然后colcon build
cd noitom_ros2_cpp
colcon build
source install/setup.bash
开启节点
cd noitom_ros2_cpp
chmod +x launch.sh
./launch.sh
仿真模拟器中的机器人模型将跟随Axis Studio中的模型移动。
基于ROS2的Launch Steps
- Windows PC安装前面提到的AXIS Studio及配置；
- Linux PC带ROS1或ROS2环境；
启动ros发布者（捕获信息）节点
安装部分请见上面的ros2节点安装。
运行执行文件“./build/noitom_ros2_cpp/noitom_ros2_cpp”也就是对应的“src/robot_api_demo.cpp”，从代码来看应该就是将动捕服的信息通过ros topic的形式发布出去，而对应的属于发布到那个关节其实就是所谓的关节映射。
代码解读请见：https://github.com/R-C-Group/mocap_ros_cpp
启动urdf仿真节点
请见github：https://github.com/pnmocap/mocap_ros_urdf
该项目是一个机器人仿真仿真器（RViz）节点，用于监听数据并驱动模型。目前，它支持Unitree Technology的H1机器人模型，也就是目前开源的之映射了宇树的机器人。
然后创建工作空间，将文件cp过去并且编译
mkdir -p ~/catkin_noitom
cp -r unitree_h1_ros2 ~/catkin_noitom
# 安装节点
cd ~/catkin_noitom/unitree_h1_ros2
colcon build
source install/setup.bash
# 开启节点
ros2 launch unitree_h1_ros2 display.launch.py
TF（stickman/火柴人）是根据真实人体骨架映射的模型。它不需要重新定位，可以由BVH数据驱动。运行此模型通常用于验证原始人体数据的正确性。
机器人是基于URDF文件的模型（该项目目前支持Unitree Technology的H1模型）。数据需要经过重映射（retargeting）才能用于驱动。
在节点开启后，先通过下面图示来添加模型（”RobotModel” for the robot model or “TF” for the stickman model）
通过切换显示
对于unitree_h1_ros2中的urdf模型如下（包含了19个关节）：
其他使用事项
传感器为27个，其中绿色代表能以较高信号强度接收传感器数据。红色与黄色为有无线频段干扰；灰色则是未开机或故障。