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Ubuntu20.04运行loam_velodyne时的问题

1.简介 loam_velodyne是对LOAM代码做了整合，源码地址：https://github.com/laboshinl/loam_velodyne。 2.问题在下载并编译好源码后，把launch文件里的雷达参数设为与采集数据的雷达参数一致，并检查代码中传输的消息类型是否与实验数据一致。在此基础上遇到了两个错误：错误1：process ha

LOAM中的点到面/点到先距离的S；雅克比计算详解

一、S的意义以下是某注释对S的解释(以点到面为例) //这里的s是个权重, 表示s在这个least-square问题中的置信度, 每个点的置信度不一样 //理论上, 这个权重, 与点到面距离负相关, 距离越大, 置信度越低, 这里相当于是一个在loss之外加了一个鲁棒性函数, 用来过减弱离群值的影响 /

激光SLAM定位----LOAM

LOAM 1. 摘要部分使用一个三维空间中运动的两轴单线激光雷达来构建实时激光里程计并建图。难点在于点云不能在相同时间获得：因为点云数据会随着激光雷达的移动产生运动畸变。运动畸变会造成点云在匹配时发生错误，导致无法正确得到相邻帧之间的相对位置关系，即无法获得正确的里

a-loam 安装配置教程，从0到有一

1. 安装固定版本，ubuntu 18.04 64位。　　1）镜像下载，从官网获取：官网中有替代下载，耗时20min多。　　2）虚拟机安装：百度教程都有，容易找到，不再重复。　　　　　　注：虚拟机软件从VMware和virtualBox中，我选择后者。内存占用的更小一些。　　　　　　注：virtualBox安装时间久了，增强功

Linux Ubuntu16.04 下安装VScode 编译ROS loam_velodyne 全过程

一. 安装 VScode 安装Ubuntu make sudo apt-get install ubuntu-make 安装VScode umake ide visual-studio-code 中间会确认安装VScode，输入a即可确保安装可以重启 sudo reboot 运行VScode cd ~/.local/share/umake/ide/visual-studio-code ./code 为了方便可以右键

LOAM机械扫描式激光雷达点的激光束判断

根据公式以及倾角和雷达内参，判断雷达点的激光条属于情况

十八.多个SLAM框架（A-LOAM、Lego-loam、LIO-SAM、livox-loam）室外测试效果粗略对比分析

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

2、速腾16线激光雷达RS-16 ----- 3D建图算法A-LOAM的使用（Ubuntu18.04 + ROS Melodic）

Ubuntu18.04使用速腾16线激光雷达RS-16测试3D建图算法 A-LOAM 的使用 1. 新建ROS工程目录文件夹，下载源码进行编译2. 下载数据集进行测试3. 使用速腾16线激光雷达RS-16进行3D建图算法A-LOAM的使用3.1 下载rs雷达话题转velodyne雷达话题源码3.2 连接雷达，进行数据测试运

代码整理----LOAM激光SLAM

给一个角度来进行时间的插值描述： //已知开始时刻的旋转角度,和起始时间和结束时刻的旋转角度,和结束时刻的时间 //判断当前旋转是否旋转过半,选择与起始位置还是终止位置进行差值计算，从而进行插值计算时间输入：输出： #include <iostream> #include <cmath> using name

LeGO-LOAM论文重点总结

LeGO-LOAM：Lightweight and Ground-Optimaized Lidar Odmetry and Mapping on Variable Terrain 启示：1、可以采取其他的分割方法与loam比较，针对曲率问题和平面问题，咱也可以针对园林场景来写；对于地面点云去除直接借鉴本篇后面的针对性实验做的也非常好本文提出的框架采用从Velod

lego-loam和autoware一起使用

一、下载和安装gtsam： 1.下载gtsam的源代码 git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git 2.编译安装gtsam mkdir build cd build cmake .. sudo make install 二、下载lego-loam： 1.建立工作空间 mkdir -p catkin_ws/src cd catkin_ws/src catkin_init_workspace 2.

LeGO-LOAM实践笔记（三）-P3-DX机器人的连接使用

使用串口连接先锋3-DX型机器人，使用ROSARIA控制其行动。 1、安装ROSARIA 主要参考官网：http://wiki.ros.org/ROSARIA/Tutorials/How%20to%20use%20ROSARIA 步骤：（1）建立工作区 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_init_workspace cd ~/catkin_ws catkin_make . dev

A-LOAM配置过程

A-LOAM配置过程工作环境：Ubuntu 18.04 + ROS Melodic + eigen 3.3.4 + PCL 1.8.1 + ceres 2.0 安装 ceres（参考链接） 1）下载： git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver 2）依赖项准备： # 确保已经安装CMake sudo apt-get install cmake # 安装google-glog +

loam源码解析8 ：transformMaintenance

transformMaintenance.cpp解析一、概述二、变量说明三、信息接受处理1. transformAssociateToMap位姿融合2. laserOdometryHandler里程计信息处理3. odomAftMappedHandler地图信息处理三、信息发送处理四、结语 loam源码地址： https://github.com/cuitaixiang/LOAM_NOTE

loam源码解析： scanRegistration（二）

scanRegistration.cpp解析二六、点云回调函数laserCloudHandler1 遍历点云中每一个点，进行校正1.1 如果收到IMU数据,使用IMU矫正点云畸变：1.2 将每个点放入对应线号的容器 2 去除不靠点，提取特征点2.1 计算各个点云点的曲率2.2 筛选特征点2.3 提取特征点 3 发布ROS消息 LO

LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time 论文阅读

LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time 文章摘要一、简介二、相关工作三、符号和任务描述四、系统概述五、激光里程计5.1 特征提取5.2 特征匹配5.3 运动估计5.4 激光里程计算法六、建图七、实验本文主要是对loam论文的一些学习总结，如有不对之处，希望大家提出宝

激光SLAM之A-LOAM

激光SLAM之A-LOAM A-LOAM步骤结果 A-LOAM 博客园：LOAM笔记及A-LOAM源码阅读 A-LOAM的Github地址：https://hub.fastgit.org/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM 这个是我自己跑着玩的步骤还是挖坑… 结果测试环境：WSL2.Ubuntu18.04+ROS-Melodic 下载数据集，直接百度搜索，百度网盘

Loam：Ubuntu20.04下的编译与运行

Loam在Ubuntu20.04下的编译与运行一、源码及数据集下载二、建立ROS工作空间三、Loam的运行四、可能会遇到的问题1. OpenCV 版本问题2.camera_init话题问题3.rviz显示点云不正确问题一、源码及数据集下载 LOAM中文注解版与相关论文: https://github.com/cuitaixiang/LO

【ROS1】LeGO-LOAM-BOR最简洁复现过程

（一）运行环境： ubuntu18.04ROS——>melodic （二）复现过程：通过github了解LeGo-LOAM-BOR是什么，github链接在ubuntu中安装依赖库 wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/

A-LOAM编译、运行中遇到的问题

ceres库问题 /home/l/Projects/ALOAM/src/A-LOAM/src/laserMapping.cpp: In function ‘void process()’: /home/l/Projects/ALOAM/src/A-LOAM/src/laserMapping.cpp:567:11: error: expected type-specifier new ceres::EigenQuaternionParameterization();

LOAM学习-代码解析（七）融合信息 transformMaintenance

LOAM学习-代码解析（七）融合信息 transformMaintenance 前言一、初始化二、位姿转换 transformAssociateToMap 三、接收信息 Handler 四、主函数 main 结语一些碎碎念前言在进行完LOAM学习-代码解析（五）地图构建 laserMapping和LOAM学习-代码解析（六）地图构建 laserMapping之后，终

ubuntu16.04 运行LEGO LOAM

####仅作为笔记环境： ROS (tested with indigo, kinetic, and melodic) gtsam (Georgia Tech Smoothing and Mapping library, 4.0.0-alpha2) PCL OpenCV GTSAM wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip cd ~/Downloads/ &

scan context与lego loam进行重定位与回环检测

开贴记录一下学习与应用scan context的经验。（由于苦于寻找segmatch的odom，然后用loam做odom重定位效果并不是很理想，遂转战sacn context。）

Lidar Camera fusion slam

Enhanced Visual Loop Closing for Laser-Based SLAM 文章通过融合3D-Lidar 的　LOAM 方法与ORB　SLAM的回环检测方法，提升了LOAM的建图效果，主要思想是： ( 点云匹配－》关键帧检测－》点云投影－》ORB特征3D位姿提取，计算相对位姿－》回环图优化。

# LiteratureReview LeGO-LOAM

Abstract 我们提出了一种轻量的, ground-optimized的lidar里程计和建图方案. 是ground-optimized, it leverages the presence of a ground plane in its segmentation and optimization step. 我们首先用点云分割来滤出噪声, 特征提取来获得有区分度的 planar / edge 特征. 一个t