用Robosense跑通hdl_graph_slam开源算法

一、整体介绍

hdl_graph_slam是使用3D LIDAR的实时6DOF SLAM的开源ROS软件包。它基于3D Graph SLAM，以及基于NDT扫描匹配的测距法估计和回路检测。它还支持多种图形约束，例如GPS，IMU加速度（重力矢量），IMU方向（磁传感器）和地板（在点云中检测到）。我们已经在室内和室外环境中使用Velodyne（HDL32e，VLP16）和RoboSense（16通道）传感器测试了此封装。
github地址在这里
学习的原因：研究一个开源的完整的SLAM软件包无疑是快速上手SLAM的最好方式。而之所以选择这个算法，主要是因为实验室的雷达就是Robosense 16线雷达，而这个算法的介绍里提到已用该雷达测试过封装。
如果大家对本文中遇到的问题有好的建议，欢迎留言。

二、 环境配置可能遇到的坑

1. 常规安装流程

1. 安装依赖

首先按照README.md里的Requirements装需要的库和Ros packages。注意，g2o不可以使用最新的，至少Ubuntu16.04（ros-kinetic）不可以。解决方法同样在README里列出来了。在此，直接引用： 后来我在melodic上编译hdl，发现直接用最新的g2o就可以了，应该是做了适配了。照着官方的README做即可。
可选项个人感觉意义不大。

2. git clone

运行如下代码即可。如果速度过慢，参考我的另一篇博客提速。

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/koide3/hdl_graph_slam.git
source devel/setup.bash
cd ..
catkin_make

2. catkin_make时warning

这部分信息我没保存，大致是和Eigen有关的warning和note，这里主要的原因是Eigen版本不合适。可以自行去Issue里找解决方案。
系统自带的Eigen是3.2.92，我查到的是要降到3.2.1，但我没找到3.2.1的资源，所以把它升到了Eigen3.3.7，同样编译通过。
查询Eigen版本的方法如下：

cd /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util
gedit Macros.h

#define EIGEN_WORLD_VERSION 3
#define EIGEN_MAJOR_VERSION 2
#define EIGEN_MINOR_VERSION 92

表示版本为3.2.92。

补充：后来我以3.2.92版本去编译，至少编译通过了，功能也没有什么影响，所以应该可以忽略。

三、代码解析

这部分可以参考知乎专栏里的解读，链接如下:
hdl_graph_slam源码解读
需要注意的是，大神的解读是针对slam算法的相关步骤，而关于ros的node、topic、tf、rviz等设置都是略过不提的。而实际上，真的想了解这个软件包的运行机制，了解其通信机制和调用也很重要。因此，我其实还需要花更多的功夫去解读这个软件包的ros相关设置。

1. vs code 头文件的配置

Ubuntu环境下使用vs code是需要自己写json文件的，默认情况下，只能检索项目文件夹里存在的头文件，这会导致pcl，ros相关的include全都飘红，而且函数跳转功能也无法使用。
解决方法如下：
在co