LIO-SAM 安装编译学习记录

原创

已于 2023-04-23 11:09:19 修改 · 1.9k 阅读

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#学习

于 2023-04-14 19:01:34 首次发布

该文详细介绍了如何在Ubuntu系统中编译和运行LIO-SAM（一种紧密耦合的激光雷达惯性里程计算法）。涉及源码获取、依赖安装、编译过程中的问题（如PCL和OpenCV版本问题、Boost库问题）、运行示例数据集时的错误处理（包括robot_localization和GTSAM的问题），以及如何配置和使用GPS数据。此外，还提到了解决PCL-ROS-VTK版本冲突的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一.准备工作

1源码：

1.1加速mirrors / TixiaoShan / LIO-SAM · GitCode

1.2原版GitHub - TixiaoShan/LIO-SAM: LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

2依赖

3编译

cd ~/catkin_ws/src
添加源码
cd..
catkin_make -j1  (第一次尽量-j1以来生成一些消息类型)//catkin_make

4编译遇到的问题（不断更新中）

由于PCL版本1.10，将C++标准改为14：

#set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++14")

找到OpenCV4.2.0包：

#find_package(OpenCV REQUIRED QUIET)
set(CMAKE_PREFIX_PATH "/usr/include/opencv4") 
find_package(OpenCV 4.0 QUIET)

/usr/bin/ld问题，修改：

# find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS timer)
find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS timer thread serialization chrono)

找到utility.h中的：#include<opencv/cv.h>，修改为

// #include<opencv/cv.h>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

5.运行示例数据集

5.1 source

source devel/setup.zsh
//若不行source devel/setup.bash

5.2运行launch文件:

roslaunch lio_sam run.launch

5.3播放数据包（（频率可选，可调）

rosbag play park_dataset.bag -r 3

5.4播放数据集报错

（实验了，好使）

错误：ERROR: cannot launch node of type [robot_localization/ekf_localization_node]: robot_localization，安装功能包：

sudo apt-get install ros-noetic-fake-localization
sudo apt-get install ros-noetic-robot-localization

若报错：[lio_sam_imuPreintegration-2]和[lio_sam_mapOptmization-5]，是GTSAM的问题，缺少一些库。它们已安装但不可用，因为不在 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中。所以将 /usr/local/lib 目录添加到变量中：

export LD_LIB

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