Fast LOAM: 安装与配置指南

Fast LOAM: 安装与配置指南

floam Fast LOAM: Fast and Optimized Lidar Odometry And Mapping for indoor/outdoor localization IROS 2021 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/floam

1. 项目基础介绍

Fast LOAM（Lidar Odometry And Mapping）是一个针对室内外定位的优化版LOAM算法。该项目在保留LOAM核心功能的同时，通过算法优化，将计算成本降低至原来的三分之一。Fast LOAM适用于需要实时激光雷达里程计和建图的应用场景。项目主要使用的编程语言是C++。

2. 关键技术与框架

Fast LOAM使用的关键技术包括：

• 激光雷达数据处理：利用激光雷达数据进行实时里程计和地图构建。
• Ceres Solver：一个开源的C++库，用于建模和解决大型复杂的非线性最小二乘问题。
• PCL（Point Cloud Library）：一个开源项目，用于处理点云数据的库。

项目框架主要基于ROS（Robot Operating System），一个广泛应用于机器人研究的开源框架。

3. 安装与配置

准备工作

在开始安装Fast LOAM之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu 64-bit 20.04
• ROS版本：ROS Noetic
• 依赖库：Ceres Solver, PCL

安装步骤

1. 安装ROS Noetic

   sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install ros-noetic-ros-base
   

2. 安装Ceres Solver

   sudo apt-get install libceres-dev
   

3. 安装PCL

   sudo apt-get install libpcl-dev
   

4. 克隆Fast LOAM仓库

   cd ~/catkin_ws/src
   git clone https://github.com/wh200720041/floam.git
   cd ..
   

5. 编译项目

   catkin_make
   

6. 设置环境变量

   source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
   

7. 如果需要轨迹可视化，安装hector trajectory server

   sudo apt-get install ros-noetic-hector-trajectory-server
   

8. 运行Fast LOAM

   roslaunch floam floam.launch
   

   如果需要同时创建地图，可以使用以下命令：

   roslaunch floam floam_mapping.launch
   

以上步骤为您提供了从零开始安装和配置Fast LOAM的详细指南。请确保在每个步骤中仔细执行命令，并在遇到问题时参考ROS和Fast LOAM的相关文档。

floam Fast LOAM: Fast and Optimized Lidar Odometry And Mapping for indoor/outdoor localization IROS 2021 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/floam