在ubuntu下配置安装GTSAM最近准备学习下legoloam的深层次算法原理，学习的最好办法就是对源代码进行解析重构，matlab有很好的显示效果，可以随时查看过程数据，是一个很好的重构语言（用C++重构和抄一遍没啥区别，再说我c++水平一般），这次记录在matlab（windows）下重构的过程和分析。这里是第一部分：如何配置安装GTSAMtoolbox。准备工作：ubuntu18.04系统

LeGO-LOAM可以看成是LOAM的升级版，在LOAM的基础上做了不少的改进，大概有以下几点：特征提取增加了地面分割和点云聚类在地面点上提取平面点，在非地面点上提取角点lidarOdometry角点只在当前点的前一帧对应聚类中寻找

0整体框架分析翻看LEGO-Loam的代码目录，首先进入到launch文件中，看到：luanch文件启动了四个node，所以整个程序执行了四个node的基础上完成了整体功能的实现。

目录一、Cartographer二、hdl_graph_slam三、LOAM四、LeGO-LOAM五、LIO-SAM六、livox-loam七、Livox-Mapping八、FAST-LIO2九、LVI-SAM

目录一、imageProjection1.1各种标记的含义1.1.1groundMat地面属性矩阵1.1.2rangeMat距离矩阵1.1.3labelMat标签矩阵1.2点云分割函数1.3发布的话题1.3.1`"/full_cloud_projected"(sensor_msgs::PointCloud2)`1.3.2`"/full_cloud_info"(sensor_msgs::PointC

bilibili1、视觉SLAM：ORB-SLAM2（必学基础）2、视觉惯性SLAM：ORB-SLAM3，VINS-Mono、VINS-Fusion3、激光/多传感器融合SLAM：Cartographer，LeGO-LOAM

：2、话题发布：3、类：4、回调函数cloudHandler：lins_fusion_node.cpp1、话题接收：2、话题发布：3、类：4、回调函数：lidar_mapping_node.cpp（与LEGO-LOAM

本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。由于参与分享汇报的同事有许多是做其他方向的机器人工程师（包括硬件、控制等各方面并不是专门做SLAM的工程师），加上汇报的内容较多，因此在分享中我尽量使用简介的口语，而不出现复杂的公式。所以本文面向的是3D-slam方向的初学者，不涉及到源码解析。内容在整理中参考了许多链接，将放在最

激光SLAM论文简单导读--LOAM、VLOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM、LVI-SAM、LIMO、LIC-FUSION、TVL-SLAM、R2LIVE、R3LIVE时间线开篇巨作LOAM（

雷达惯导系统三、实验A.消融研究B.JackalDatasetC.HandheldDataset四、总结写在前面本文参考：惊鸿一博作者简介：LVI-SAM是TixiaoShan的最新力作，TixiaoShan是Lego-loam

搭建实验室3dslam移动小车4.1.1jackal小车+镭神32线激光雷达lego-loam建图镭神32线lego-loam建图视频链接镭神32线lego-loam建图参考博客：LeGO-LOAM初探

原文链接：代码实战|用LeGO-LOAM实现BFS点云聚类和噪点剔除作者介绍：Zach，移动机器人从业者，热爱移动机器人行业，立志于科技助力美好生活。

关于本身论文的原理，参见我的专栏内容：SLAM学习笔记（十九）开源3D激光SLAM总结大全——Cartographer3D,LOAM,Lego-LOAM,LIO-SAM,LVI-SAM,L

本人使用turtlebot搭载速腾16线激光雷达（只使用激光雷达，没有用到IMU），运行并对比LOAM、A-LOAM和LeGO-LOAM异同。

lego-loam同步构建2d栅格导航地图3d点云预处理keypose保存根据闭环条件更新2dmap构建和2dmap总结基于目前移动机器人的应用可知，目前3dslam存储的主要为点云地图，由于其特征点比

记录一下自己跑上届学长的legoloam功能包的过程，以及踩过的坑，有错误还望指出一：离线跑自己录制的点云包如果你是速腾聚创16线雷达，就直接使用这个run.launch文件吧filter_field_name:zfilter_limit_negative:Truefilter_field_name:xfilter_limit_negative:Truefilter_field_name:yfil

LeGO-LOAM运行记录：最近实验室接到了一个项目，其中的模块需要用到SLAM建图，而且只有一个速腾雷达可以用，Github上面的大多数激光SLAM都是能够很好的支持Velodyne雷达，但是对国产的雷达并不能很好的支持

因为想要做6Dlocalization，因此先尝试跑了下lego_loam1安装好lego-loam以后，按照如下命令跑了下roslaunchlego_loamrun.launchrosbagplay2018

LeGO-LOAM运行数据集目录LeGO-LOAM源码下载LeGO-LOAM论文下载数据集下载编译安装Gtsam编译LeGO-LOAM运行LeGO-LOAM运行结果后记目录因为作者刚刚接触激光雷达，这篇博客记录运行

安装依赖：下载gtsamcd~gitclonehttps://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git编译cd~/gtsammkdirbuildcdbuildcmake..makecheck#可选的，运行单元测试，我没执行这个命令，因为在TX2上编译太慢了，太慢了，太慢了makeinstall下载并编译LeGO-LOAMmkdir-p~/catkin_ws/srccd~/cat

LIO-SAM是IROS2020的一篇论文，目前已经开源，作者曾发表过Lego-loam，整体框架与Lego-loam结构相同，但是可读性感觉要比Lego-loam好的多，并添加了gps因子且真正融合了

Loam的安装及运行方法可以参考https://blog.csdn.net/qq_36396941/article/details/82973772本文提供ROSwikihttp://wiki.ros.org/loam_velodyne上无imu信息的bag百度云链接链接:https://pan.baidu.com/s/18ISyr4ky2MfTl7TXJD2W-A提取码:2yea在运行过程中执行

安装https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM运行roslaunchlego_loamrun.launch录制bagrosbagrecord-oout

Lego-LOAM的回环检测策略比较简单，它同时对距离和时间作考量。

（持续更新）一、推荐阅读书籍二、推荐公众号、知乎、博客1、公众号2、知乎3、博客三、推荐阅读论文&代码（参考泡泡机器人）2D激光SLAM3D激光SLAM1、LOAM（经典）2、A-LOAM（初学）3、LeGO-LOAM

robust,high-precisionLiDARodometryandmappingpackageforLiDARsofsmallFoV参考：多激光雷达的协同定位建图及在线外参自标定官方自动标定程序LeGO-LOAM

0前言lego-loam是由TixiaoShanandBrendanEnglot在论文：LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain

ORB-SLAM2、SVO等进行了介绍，然后疫情期间对VINS-Mono进行了详细的源码解析，接下来考虑到工作原因需要用到激光雷达、GNSS、IMU等多传感器融合，所以接下来会对最经典的激光SLAM框架LOAM和LeGo-LOAM

转自https://wykxwyc.github.io/tags/#LeGO-LOAM目录imageProjecion.cppimageProjecioncloudHandlerfindStartEndAngleprojectPointCloudgroundRemovalcloudSegmentationpublishCloudresetParameterslabelComponentsimage

最后一个部分是对位姿信息的融合计算，难得代码不长，先看看构造函数：//综合后发送的里程计信息pubLaserOdometry2=nh.advertise("/integrated_to_init",5);//特征匹配时粗配准的里程计信息subLaserOdometry=nh.subscribe("/laser_odom_to_init",5,&TransformFusion::laserOdome

前言上一篇博客是在虚拟机上安装VINS，莫名其妙的失败了，经过一番垂死挣扎，博主不得不承认，这个系列胎死腹中了，博主怀疑可能是虚拟机导致的问题，打算换成双系统试试。正好最近公司有个激光雷达的相关项目，博主借此机会搞来了一台新电脑，安装了双系统，下面先记录一下Lidar的学习过程，VIO系列待有空再补上。入门知识LidarSLAM没找到什么合适的入门书籍，还是把高博的《SLAM十四讲》拿出来重新学习

安装第三方库gtsam库参考ROS安装（国内源）velodyne驱动Githubvelodyne驱动ros：sudoapt-getinstallros-kinetic-velodyne1.安装错误安装ros发生以下错误python3-lxml:依赖:python3(<3.6)but3.6.7-1~18.04istobeinstalledpython3-gdbm:依赖:python3(<3.6)bu

目的利用LEGO-LOAM这种SLAM方法建立环境地图，然后用NDT（OpenMP版）方法进行定位，通过与GPS数据对比计算激光定位的精度。

目的LOAM是KITTI测试中排名第一的状态估计和激光建图方法，知名度很高，在它的基础上衍生出了很多改进版本，例如LEGO-LOAM、LLOAM、ALOAM、Inertial-LOAM等。

系统配置：Ubuntu16.04+ros-kinectgtsam+eigen：gtsam（4.0.0）+eigen（3.3.7）编译gtsam过程一帆风顺，没有任何问题，在编译Lego-LOAM时出现一个错误

LeGO-LOAM学习源码含论文：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM安装运行请参考readme.md,环境还是比较好装的。

文章目录1.引言2.CMakeLists.txt及头文件解读3.imageProjection.cpp解读1.引言论文解读:无人驾驶算法学习（九）：LeGo-LOAM激光雷达定位算法原论文：https:

FeatureExtraction)1.4雷达里程记(LidarOdometry)1.5雷达建图(LidarMapping)2.安装运行2.1编译运行2.2保存地图3.代码实战1.文章解读1.1引言代码下载论文下载LeGo-LOAM

LeGO-LOAM学习资源汇总两个详细讲解1.wykxwyc代码讲解2.若愚Maimai的讲解依赖的库PCL两个详细讲解截至目前的学习，找到如下比较好的学习资源1.wykxwyc代码讲解比较推荐学习该作者的博客

简单介绍一下LeGo-LOAM和LOAM的区别1.适用于各种复杂物理环境，算法要求的计算量小。2.对点云进行了分类，分类出地面和线段等。先是对地面图像进行逐列评估，找出地面，地面点不参与之后的分类。

文章目录1.transforFusion节点框架1.1main1.2回调函数2.odomAftMappedHandler3.odomAftMappedHandler3.总结无人驾驶算法学习（九）：LeGo-LOAM

文章目录1.mapOptmization框架1.1节点代码主体2.mapOptimization构造函数3.loopClosureThread闭环检测3.1loopClosureThread3.2performLoopClosure4.visualizeGlobalMapThread可视化4.1visualizeMapThread5.核心run函数5.1transformAssociateToMa

文章目录1.featureAssociation框架1.1节点代码主体1.2FeatureAssociation构造函数1.3runFeatureAssociation()主体函数2.重要函数2.1laserCloudHandler2.2laserCloudInfoHandler2.3outlierCloudHandler2.4imuHandler2.5adjustDistortion2.6cal

LeGO-LOAM是一种在LOAM之上进行改进的激光雷达建图方法，建图效果比LOAM要好，但是建图较为稀疏，计算量也更小了。

LeGO-LOAM是一种在LOAM之上进行改进的激光雷达建图方法，建图效果比LOAM要好，但是建图较为稀疏，计算量也更小了。

前言最近要搞3D激光SLAM，先后测试了Autoware，cartographer，loam和LeGO-LOAM。今天就带来LeGO-LOAM的使用体验。

findStartEndAngle()）无序的点云变为有序（projectPointCloud()）地面分割groundRemoval()点云聚类（cloudSegmentation）点云发布概述目前最新开源的3dslam算法lego-loam

编译运行LeGO-LOAM博主环境：ubutu18.04+ros:melodic+pcl:1.8+gtsam+metis1.安装：gtsamgitclonehttps://bitbucket.org/gtborg

参考资料LOAM等内容的博客需要好好研读LeGO-LOAM源码阅读笔记(imageProjecion.cpp)LeGO-LOAM源码阅读笔记(featureAssociation.cpp)LeGO-LOAM

32线镭神雷达跑LeGO-LOAM：3D激光SLAM安装LeGO-LOAM镭神雷达的相关修改LeGO-LOAM的修改修改utility.h修改imageproject.cppEnjoyyouself跑rosbag