十一.激光惯导LIO-SLAM框架学习之LIO-SAM框架---框架介绍和运行演示
专栏系列文章如下：
一：Tixiao Shan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono)，基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客
二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示_goldqiu的博客-CSDN博客
三.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---1.项目文件介绍（除主要源码部分）_goldqiu的博客-CSDN博客
四.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---2.scanRegistration.cpp--前端雷达处理和特征提取_goldqiu的博客-CSDN博客
五.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---3.laserOdometry.cpp--前端雷达里程计和位姿粗估计_goldqiu的博客-CSDN博客
六.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---4.laserMapping.cpp--后端建图和帧位姿精估计（优化）_goldqiu的博客-CSDN博客
七.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---速腾Robosense-16线雷达室内建图_goldqiu的博客-CSDN博客
八.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---框架介绍和运行演示_goldqiu的博客-CSDN博客
九.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---速腾Robosense-16线雷达室外建图和其他框架对比、录包和保存数据_goldqiu的博客-CSDN博客
十.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---算法原理和改进、项目工程代码_goldqiu的博客-CSDN博客
一． 框架介绍
LIO-SAM是Tixiao Shan在2020的IROS会议提出的⼀种激光惯导紧耦合的SLAM框架，可在室内和室外实现效果不错的建图。
这是作者附在Github上面的框架图：
特点：
1. 一共使用了三个传感器，GPS可选；
2. Odometry 以IMU的frequency（要收到雷达里程计信息后才发出），这样前端频率更高；
3. IMU odometry提供初始估计值并做了预积分处理，同时IMU原始数据进行雷达进行运动补偿；
4. 后端因子图优化包括四个因子，IMU预积分结合雷达里程计的帧间约束因子在预积分节点维护，其他三个在后端节点维护，分别是GPS因子、雷达里程计因子和回环检测因子。
5. 紧耦合：IMU的零偏可以被估计，利用雷达里程计的帧间约束进行反馈，使IMU解算更加准确，提供更好的初值。
二． LIO-SAM运行演示
1. 首先要安装 ROS
Ubuntu 64-bit 16.04 or 18.04. ROS Kinetic or Melodic
2. 安装ROS依赖
sudo apt-get install -y ros-kinetic-navigation
sudo apt-get install -y ros-kinetic-robot-localization
sudo apt-get install -y ros-kinetic-robot-state-publisher
3.安装gtsam
wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip
cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/
cd ~/Downloads/gtsam-4.0.0-alpha2/
mkdir build && cd build
cmake ..
sudo make install
4.下载编译LIO-SAM
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.git
cd ..
catkin_make4. 播放 bag 包运行(github上有数据集下载)
roslaunch lio_sam run.launch
rosbag play your-bag.bag 这里有些数据集需要更改yaml文件，具体请看github。
效果如下：
5.报错解决
error: static assertion failed: Error: GTSAM was built against a different version of Eigen
static_assert
GTSAM默认编译并没有使用系统eigen
在CMakeLists.txt文件中if（GTSAM_USE_SYSTEM_EIGEN）判断的前边添加如下代码：
set(GTSAM_USE_SYSTEM_EIGEN ON)