Learning_localization_from_scratch_ws 项目使用教程

Learning_localization_from_scratch_ws 项目使用教程

Learning_localization_from_scratch_ws 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learning_localization_from_scratch_ws

1. 项目目录结构及介绍

Learning_localization_from_scratch_ws/
├── src/
│   ├── lidar_odometry/
│   ├── kaist_tool/
│   ├── LIO-SAM/
│   ├── scripts/
│   ├── doc/
│   ├── catkin_make.sh
│   ├── install_dependence.sh
│   ├── LICENSE
│   ├── README.md
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md

目录结构说明

• src/: 包含项目的所有源代码文件。

  • lidar_odometry/: 基于点面匹配的激光里程计代码。
  • kaist_tool/: 用于将Kaist数据集转换为ROS bag文件的工具。
  • LIO-SAM/: 基于LIO-SAM的建图代码。
  • scripts/: 包含一些脚本文件，如数据集转换脚本、评估脚本等。
  • doc/: 包含项目文档和生成的轨迹文件。
  • catkin_make.sh: 用于编译项目的脚本。
  • install_dependence.sh: 用于安装项目依赖的脚本。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目说明文件。

• .gitignore: Git忽略文件配置。

• LICENSE: 项目许可证文件。

• README.md: 项目说明文件。

2. 项目启动文件介绍

2.1 catkin_make.sh

该脚本用于编译整个ROS工作空间。使用方法如下：

./catkin_make.sh

2.2 install_dependence.sh

该脚本用于安装项目所需的所有依赖库。使用方法如下：

chmod +x install_dependence.sh
./install_dependence.sh

2.3 run.launch

run.launch 文件位于 LIO-SAM/launch/ 目录下，用于启动LIO-SAM建图节点。使用方法如下：

roslaunch lio_sam run.launch

3. 项目配置文件介绍

3.1 config.yaml

config.yaml 文件位于 kaist2bag/config/ 目录下，用于配置Kaist数据集转换为bag文件的参数。主要配置项包括：

• dataset: 数据集路径。
• save_to: 转换后的bag文件保存路径。

3.2 run.launch

run.launch 文件位于 LIO-SAM/launch/ 目录下，用于配置LIO-SAM建图的参数。主要配置项包括：

• useGPS: 是否启用GPS。
• useLidarOdom: 是否启用激光里程计。
• useWheelOdom: 是否启用轮式里程计。

3.3 kaist2evo.py

kaist2evo.py 文件位于 src/scripts/ 目录下，用于将Kaist数据集的真值转换为evo工具可读取的格式。使用方法如下：

./src/scripts/kaist2evo.py -p /path_to_dataset -o /output_path

3.4 evo.sh

evo.sh 文件位于 src/scripts/ 目录下，用于执行建图精度评估。使用方法如下：

./src/scripts/evo.sh

通过以上配置文件和启动文件，您可以顺利地运行和配置 Learning_localization_from_scratch_ws 项目。

Learning_localization_from_scratch_ws 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learning_localization_from_scratch_ws