lidarslam_ros2 项目使用指南

lidarslam_ros2 项目使用指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/lidarslam_ros2

项目介绍

lidarslam_ros2 是一个基于 ROS2 的 3D LiDAR SLAM 包，使用 NDT/GICP 注册和姿态优化。该项目的前端采用 OpenMP 加速的 GICP/NDT 扫描匹配，后端采用基于图的 SLAM。即使在四核笔记本电脑上，配备 16GB 内存和 16 线 LiDAR，也能在户外环境中运行数公里。

项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了 ROS2 和相关的依赖项。以下是快速启动步骤：

1. 克隆项目及其子模块：

   cd ~/ros2_ws/src
   git clone --recursive https://github.com/rsasaki0109/lidarslam_ros2.git
   

2. 安装依赖：

   cd ~/ros2_ws
   rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y
   

3. 构建项目：

   colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
   

4. 启动项目：

   source install/setup.bash
   ros2 launch lidarslam lidarslam.launch.py
   

应用案例和最佳实践

应用案例

• 户外环境定位：使用 lidarslam_ros2 在户外环境中进行定位和建图，适用于自动驾驶、机器人导航等场景。
• 数据回放：使用 ROS1 的 rosbag 数据进行回放和测试，例如使用 hdl_400 数据包。

最佳实践

• 优化性能：在配置较低的设备上，可以通过调整参数（如 ndt_resolution）来优化性能。
• 集成其他传感器：结合 IMU 数据或其他传感器数据，提高定位和建图的精度。

典型生态项目

• ndt_omp_ros2：用于扫描匹配的 NDT 实现。
• li_slam_ros2：与 lidarslam_ros2 相关的另一个 SLAM 包。
• hdl_graph_slam：ROS1 环境下的图优化 SLAM 包，可作为参考和对比。

通过以上步骤和案例，你可以快速上手并应用 lidarslam_ros2 项目，实现高效的 3D LiDAR SLAM 功能。

lidarslam_ros2 ROS 2 package of 3D lidar slam using ndt/gicp registration and pose-optimization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/lidarslam_ros2