室外3D雷达地图构建流程

开发环境

1. ROS1/Melodic
2. hdl_graph_slam (地图构建)
3. interactive_slam （离线地图优化）

由于开发环境中需要从github中嵌套下载非常多的包，在没有翻墙的情况下直接下载几乎每次都会下载到一半后中断，因此在这里将环境依赖下载完整版本打包了。

链接：https://pan.baidu.com/s/1URtRfrcnXtmnGHNhjwwfgA?pwd=9ylu
提取码：9ylu

地图构建流程

1. 发布点云信息，保存点云数据

不同的激光雷达采用不用的驱动，在ROS（Melodic）下发布其点云数据。

受到计算资源的约束，在线实时地图构建有一定概率失败特别是场景比较大的情况，因此推荐采用在线录制数据，然后以较低的频率播放点云数据的形式获得更高的精度和鲁棒性，避免多次建图的麻烦。

录制数据：

rosbag record -a

倍速播放数据：

rosbag play -r 0.1 xxx.bag

2. hdl_graph_slam构建地图

由于激光雷达的参数不一致，因此在构建地图之前需要修改launch文件中的参数，这里以官方示例中的hdl_graph_slam_501.launch 文件为基础进行少量修改。

1. 修改第10行的参数 <arg name="points_topic" default="/velodyne_points" />点云topic修改为和所用点云驱动相同的名称
2. 修改20行 <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="lidar2base_publisher" args="0 0 0 0 0 0 base_link velodyne 10" />修改相对位置关系，以及tf的名称
3. 修改75行 <param name="height_clip_range" value="0.5" />设置激光雷达安装高度，用于分割地面。

运行算法

在三个终端中分别运行：

rosbag play -r 0.1 xxx.bag # 发布数据包
roslaunch hdl_graph_slam hdl_graph_slam_501.launch # 启动算法
rviz -d hdl_graph_slam hdl_graph_slam.rviz # 在 rviz 目录下运行

最后得到效果如下图：

保存点云地图

rosservice call /hdl_graph_slam/dump "/home/xxx/map"
rosservice call /hdl_graph_slam/save_map false 0.05 "/home/xxx/map/map.pcd"

地图离线优化过程

利用interactive_slam算法对构建的地图进行进一步的优化

具体操作可以参考官方教程