开源项目【ORORA: 异常鲁棒雷达里程计】快速入门与问题解答

开源项目【ORORA: 异常鲁棒雷达里程计】快速入门与问题解答

outlier-robust-radar-odometry Outlier-robust radar odometry (ORORA), which is accepted in ICRA'23 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ou/outlier-robust-radar-odometry

项目基础介绍

ORORA（异常鲁棒雷达里程计） 是一个在ICRA'23上被接受的开源项目，旨在提供一种在城市环境中鲁棒的雷达里程计算法。此项目利用雷达数据来实现精准的位置估算，特别适合处理复杂环境中的噪声和离群点。主要使用的编程语言是 C++，并依赖于一系列开源库如Eigen、Boost、OpenCV等，在Ubuntu的不同版本上有具体的依赖要求。

新手使用注意事项及解决方案

注意事项 1: 环境搭建

问题: 新手可能会遇到因CMake版本过低或依赖库不匹配导致的编译失败。

解决步骤:

1. 检查CMake版本: 确保安装的CMake版本大于3.13。若不足，通过命令行更新CMake，例如在Ubuntu中可以使用sudo apt install cmake并确保版本正确。
2. 安装必要的库: 根据你的Ubuntu版本（18.04 或 20.04），遵循项目文档列出的具体依赖进行安装。例如，使用sudo apt-get install libeigen3-dev libopencv-dev libboost-all-dev等命令。
3. 执行构建: 在项目根目录下运行mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws/src，之后使用git clone获取代码，并通过catkin build orora进行构建。

注意事项 2: 数据集配置

问题: 对于初学者，设置MulRan数据集的文件结构可能令人困惑。

解决步骤:

1. 正确组织数据: 确保MulRan数据按照项目说明组织，特别是polar_oxford_form文件夹需放在相应序列目录下。
2. 生成同步地面真值: 使用提供的脚本rosrun orora mulran_generate_gt [MULRAN_DIR] [SEQ1] [SEQ2]生成与雷达数据同步的地面真值poses。
3. 配置运行参数: 编辑或指定正确的seq_dir路径，确保指向你的数据目录，然后通过roslaunch orora run_orora.launch seq_dir:=你的数据路径启动系统。

注意事项 3: 运行和评估中的错误调试

问题: 在运行脚本或评估里程计性能时可能会遇到 ROS 相关的错误。

解决步骤:

1. 确保ROS环境: 配置好ROS环境变量(source /opt/ros/$ROS_DISTRO/setup.bash)，其中 $ROS_DISTRO 应替换为你的ROS发行版（如melodic或noetic）。
2. 日志查看: 使用rosrun rqt_logger_level rqt_logger_level来调整日志级别，以便更详细地监控程序运行情况。
3. 评估脚本: 在运行评估之前，确认已按指示生成了评价所需的输出文件，并且Python环境已安装必要的包，例如NumPy，可通过运行脚本前先激活虚拟环境并安装必要库来避免环境问题。

通过遵循上述指南，新手能够更加顺利地理解和应用ORORA项目，享受开源世界的探索之旅。

outlier-robust-radar-odometry Outlier-robust radar odometry (ORORA), which is accepted in ICRA'23 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ou/outlier-robust-radar-odometry