LeGO-LOAM 复现（Ubuntu18.04、ROS Melodic、gtsam）

Autonomous vehicle 杂谈_12

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一. 写在前面

 上回书成功复现了LOAM的进阶版本 - ALOAM，但其实还有一个更加进阶的版本 - LeGO LOAM，这种方法与普通的LOAM相比，更改了特征点的提取形式，添加了后端优化，因此，构建出来的地图也就更加的完善。
 简单总结起来，LeGO-LOAM的主要特点有以下三点：
（1）对地面做了分割，减少了特征搜索范围
（2）提取特征之前做了聚类，提高了特征质量
（3）水平和航向分别优化，提高了效率
分享放在前面（提前阅读一下比较好入口）：
（1）LeGO-LOAM初探：原理，安装和测试
（2）LeGO-LOAM和LOAM的区别与联系
（3）LeGO-LOAM Public Datasets
（4）LeGO-LOAM Github

二. 实战复现 LeGO-LOAM

2.1 下载安装gtsam

# 第一步：安装依赖的功能包
sudo apt-get install libboost-all-dev
sudo apt-get install libparmetis-dev

# 第二步：检查环境版本对应情况
cmake --version  # 需要 CMake >= 2.6
gcc -v # 需要 gcc >= 4.7.3

# 第三步：下载gtsam
cd ~
git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git

# 第四步：编译
cd ~/gtsam
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make install  # 花费时间较久，无报错显示100%即为安装完成

2.2 下载编译LeGO-LOAM

mkdir -p ~/legoloam_ws/src
cd ~/legoloam_ws/src
git clone https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM.git
cd ..
catkin_make -j1

2.3 运行LeGO-LOAM，并读取bag

# 运行LeGO-LOAM
cd ~/legoloam/devel/
source setup.bash
cd ../src
roslaunch lego_loam run.launch

# 读取bag
cd 到bag所在位置
rosbag play *.bag --clock --topic /velodyne_points /imu/data  # 有IMU单元的加上 /imu/data，没有的将其去掉即可

2.4 Rviz 查看地图生成过程及成果展示

2.5 地图保存方法

# 在整个地图生成快要结束前，输入：
rosbag record -o out /laser_cloud_surround

# 从录制的地图包中提取出pcd格式的map
rosrun pcl_ros bag_to_pcd ***.bag /laser_cloud_surround pcd

结束后最后会生成一个pcd文件夹，按时间排序后，时间最新的pcd文件就是最终生成的地图。

三. 评价

 LeGO-LOAM是比较经典的激光SLAM算法，在LOAM的基础上改进而来。从目前的结果看来，里程计部分scan2scan的匹配是不够平稳的，此外其对IMU的使用也是比较松的耦合，仅限于去畸变和提供位姿旋转初值。回环检测部分也是比较简单，可以改进的空间较大。

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