从零开始创建二维激光SLAM项目安装和配置指南

从零开始创建二维激光SLAM项目安装和配置指南

1. 项目基础介绍和主要的编程语言

项目基础介绍

本项目名为“从零开始创建二维激光SLAM”，旨在通过手动实践，从零开始搭建一套二维激光SLAM系统。项目作者通过逐步深入学习SLAM，对现有的开源激光SLAM框架进行解读与改进，最终形成了一套属于自己的激光SLAM框架与架构。

主要的编程语言

项目主要使用C++编程语言，同时也涉及到一些ROS（Robot Operating System）的配置和使用。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

• 激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：项目核心技术，用于同时进行定位和地图构建。
• PCL（Point Cloud Library）：用于点云数据的处理和分析。
• GMapping：一种基于粒子滤波的SLAM算法，用于构建二维栅格地图。
• Hector SLAM：另一种常用的二维激光SLAM算法。
• PL-ICP（Point-to-Line ICP）：一种改进的ICP算法，用于激光雷达数据的帧间匹配。

框架

• ROS（Robot Operating System）：项目主要依赖的机器人操作系统，用于消息传递、节点管理等。
• G2O：一个用于图优化的C++库，用于SLAM的后端优化。
• Ceres Solver：一个用于非线性优化的C++库，用于SLAM的后端优化。
• GTSAM（Georgia Tech Smoothing and Mapping）：一个用于状态估计和图优化的C++库。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

1. 操作系统：Ubuntu 16.04
2. ROS版本：Kinetic
3. 依赖库：
   • PCL 1.7
   • ros-kinetic-libg2o
   • ceres-solver 1.13.0
   • gtsam 4.0.2

详细安装步骤

1. 安装ROS Kinetic

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-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654
sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full
echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
sudo apt-get install python-rosdep python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential
sudo rosdep init
rosdep update

2. 创建ROS工作空间

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace
cd ~/catkin_ws
catkin_make
echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

3. 克隆项目代码

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/xiangli0608/Creating-2D-laser-slam-from-scratch.git

4. 安装项目依赖库

cd ~/catkin_ws/src/Creating-2D-laser-slam-from-scratch
chmod +x install_dependence.sh
./install_dependence.sh

5. 编译项目

cd ~/catkin_ws
catkin_make

6. 运行项目

根据项目文档中的说明，运行相应的节点。例如：

roslaunch lesson1 demo.launch

注意事项

• 如果在编译过程中遇到依赖库缺失的问题，请根据错误提示手动安装相应的依赖库。
• 项目中使用的数据集是作者自己录制的，可以通过提供的链接下载。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置“从零开始创建二维激光SLAM”项目，并开始运行相应的节点进行实验和学习。