AVP-SLAM-PLUS开源项目常见问题解决方案

AVP-SLAM-PLUS开源项目常见问题解决方案

AVP-SLAM-PLUS An implementation of AVP-SLAM and some new contributions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/avp/AVP-SLAM-PLUS

项目基础介绍

AVP-SLAM-PLUS 是一个基于自动驾驶车辆停车场环境下的语义视觉地图构建与定位实现。它支持多RGB相机模式与多RGB-D相机模式，并提供ICP与NDT两种注册方式，允许用户进行SLAM操作的同时也能在预先构建的地图中进行定位。此项目基于Ubuntu 18.04和ROS Melodic开发，遵循AGPL-3.0许可协议。作者是刘桂涛。

主要编程语言

主要使用 C++ 和 Python 进行开发，结合ROS（Robot Operating System）框架。

新手使用注意事项及解决步骤

注意事项1：正确配置开发环境

• 问题描述：新手可能遇到的第一个挑战是正确设置Ubuntu和ROS环境。
• 解决步骤：
  1. 确保安装的是64位的Ubuntu 18.04系统，并安装ROS Melodic。
  2. 使用sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full命令安装ROS完整桌面版。
  3. 设置ROS环境变量，通过运行source /opt/ros/melodic/setup.bash。

注意事项2：克隆项目及Gazebo模型加载

• 问题描述：用户可能会因为不熟悉Git操作而遇到困难。
• 解决步骤：
  1. 在ROS工作空间的src目录下使用git clone https://github.com/liuguitao/AVP-SLAM-PLUS.git命令克隆项目。
  2. 解压缩并移动Gazebo模型：cd AVP-SLAM-PLUS/avp_slam_plus/model/ && unzip my_ground_plane.zip -d ~/gazebo/models/。

注意事项3：配置文件设定与执行权限

• 问题描述：配置文件错误或脚本没有执行权限可能导致运行失败。
• 解决步骤：
  1. 配置SLAM作业以保存地图时，确保configFile.yaml中的mapSave设置为true且指定了正确的地图存储路径。
  2. 对于控制机器人运动的Python脚本，例如在simulate_gazebo/robot_control/robot_control.py，需要给予执行权限：chmod +x robot_control.py。

记得每次修改配置后，都需要重新源化工作区环境：source devel/setup.bash，确保改动生效。

以上解决方案将帮助初学者顺利入门AVP-SLAM-PLUS项目，避免常见的配置和技术障碍。

AVP-SLAM-PLUS An implementation of AVP-SLAM and some new contributions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/avp/AVP-SLAM-PLUS