龙猫的博客

编译faster-lio报错时，检查是否已经安装了 livox_ros_driver，我的 catkin_ws 中已经安装了：因为 faster-lio 的工程目录下把 livox 的驱动给包含了，因此会冲突，需要将此文件夹删掉，目录为：

在按照 XTDrone 的文档步骤搭建 faster-lio 的仿真环境后，运行可能会出现各种报错问题，本篇仅就环境搭建的问题提供一些解决思路。

这部分是 mapOptmization 最主要的内容，订阅 cloud_info 这个自定义主题的消息(这个主题的消息包含后端优化所需要的所有信息，角点，平面点等，可以参考前端的内容)。如果检测到有回环的话，回环会保存在 loopIndexQueue 队列中，因此当队列不为空的时候，就会将所有的回环都取出来，提取出对应的因子图标号，添加因子约束(在第一帧的时候，会赋予较大的方差，因为此时并不信任这个位姿，需要注意此时由于只有一帧，因此只需要加入一个。w 如果是任意的其他的方向，求解出来的方差都会比较小。

在激光雷达建图的学习中，经过会遇到这个 kd 树的概念，来在全局地图中搜索当前特征点最近邻的几个点，那么其原理是怎么样的？三维的点不好画图示意，使用二维点来示意建树过程。的形式，从而达到加速查询的目的。kd 树的核心思想是通过。

速腾的这个说明书写的还是很详细的。只是如果是跑在嵌入式端，例如我想使用 rk3588 来跑，就会遇到一些问题。会提示找不到包(已经换源)，这时候就需要使用源码安装的方式来安装，整个步骤就非常麻烦。，也是同样的使用 apt-get install 会报错，需要源码安装。能够 ping 通192.168.1.200 就表示能收到雷达数据了。$(nproc) 根据你自己的板子性能来，我的就 2 就行。按照上述说明书中的端口配置即可，libpcap 会依赖两个包。就把对应的路径添加到。

修改对应的参数文件，因为我的仿真使用的 avia，因此就修改 avia.yaml 文件中的旋转矩阵。

例如在 fastlio 中，是利用平面特征点到拟合平面的距离来构造观测方程，利用平面特征点到拟合平面的距离应该趋向于0来列方程。假设拟合后的法向量为 u = [A, B, C]'，截距为 D，在之前的《slam中的eskf推导》一文中，没有写观测矩阵 H 矩阵的过程，现在补上这部分。

我因为方便调试，直接把其他的给屏蔽了，可以看到在 FASTLIO 中，只有 livox 的雷达会单独处理，其他的都会进入固态雷达回调，本来探维的雷达也是固态雷达，但固态雷达回调中我看没有时间同步的处理，我是外置的 imu ，需要进行时间同步，因此就单独写了一个回调，其实直接修改固态雷达的回调也可以。探维的 sdk 支持发布 ros 的点云主题数据，因此修改为接收 ros 的点云主题数据即可。因为我的是探维的雷达Scope256，就直接取这个名字。

接上篇，在使用脚本来采集雷达与 imu 的时候，发现了一个问题，我用 ssh 连接 3588，启动脚本，然后拔掉网线采集数据，采集数据后，再重新连接 ssh，就没办法用 Ctrl+C 来中断脚本了。我这里是运行了一个 helper.py 找到其对应的 id 为 38752。

雷达使用的是探维的雷达，他们驱动中发布的是 PointCloud2 类型的包，imu就直接通过mavros来获取飞控的imu数据，脚本中订阅数据然后在回调中写入即可，代码比较简单。由于雷达比较大坨，而且是需要搭配 rk3588，以及外部的 imu 数据，我是直接拿了一个飞控来发送 imu 数据给 3588，(我的雷达内部没有imu)，因此携带着测试不是很方便，需要编写一个脚本来采集雷达与imu数据，后续就可以在座位上调试。运行后，使用 rosbag info 可以看到保存的信息。

可以在上期部署完 FASTLIO 的工作空间内，继续部署探维雷达的驱动程序。不要问为什么不用 mid360，因为我手上只有探维雷达。，这部分是查询雷达网站知道雷达的端口号。

内存占满，之后就编译报错了，这种情况一种是可以自己弄一个交叉编译环境，但配置非常麻烦，另一种就。可以看到编译时，在原本的 4G 空间用完之后，就会使用虚拟内存。然后就可以编译成功了。

前提是已经配置好 px4 的仿真以及 fastlio 的环境，可以用 XTDrone 的教程配置，比较快一些。我是按照 XTDrone 的教程配置好了 livox_avia 的环境。可以自己试一下，切不到才是正常的。查看 mavlink 消息中，也没有 local_position 之类的本地坐标消息。此时正常修改完后，是要软重启的，但仿真没办法软重启，就关掉再重启一下 px4 仿真。1）修改EKF2配置参数，采用视觉定位数据(只是它起这个名字，用雷达也是一样的)

w 如果是任意的其他的方向，求解出来的方差都会比较小。这里目标函数就变成 max(W'CW)，因为有约束条件 w'w = 1，因此求解它的时候可以借助。根据如上的推导计算，可以求解出建立拉格朗日方程时的。

前面的位置部分没什么好说的，但由于速度部分与旋转是由关联的，因此需要先看旋转部分。其中 t 表示 truth，真实值的意思。速度部分的求解与旋转是类似的，也是。

针对三维固态雷达的仿真，XTDrone 的官方文档中的教程，是配置的高博的 faster-lio ，是基于 fastlio 修改的一个轻量版本，但我的环境在实际使用中，经常运行不正常，点数少了，漂移会比较严重，有时还会报错，点数多了的话，就会崩掉，因此更换了 Fastlio 版本进行仿真，可以正常运行。目的就是调用从 XTDrone 复制过来的模型文件，如果已经是这样了，就不用修改。之后重新编译 catkin_ws。运行 fastlio。

需要将 A-LOAM 中所有cpp文件中的主题类的 /camera_init 修改为 camera_init。这个涉及到后续运行 rviz 中的坐标系转换问题，编译完成后，检查 ~/.bashrc 文件中是否有添加 source ~/catkin_ws/devel/setup.bash。前提是已经配置到了 XTDrone 的基础环境，可以编译 px4，以及运行 ros。注意这个报错有多处，上面只是示例了一处，根据报错信息的文件，一个个修改即可。因为我的系统本来就已经有 PCL 库，因此直接就编译过了。