Oracle on Linux安装经典文档

博客提供了Oracle 9i和10g的安装相关网页链接,以及Oracle技术社区的链接,涉及Oracle数据库和Linux系统相关信息技术内容。
### LIO-SAMEVO的集成及使用 #### 安装依赖项 为了成功运行LIO-SAM并评估其性能,需先满足一系列前置条件。这包括但不限于ROS系统的配置以及必要的软件包安装[^1]。 对于Ubuntu 18.04系统而言,推荐按照官方指南完成ROS Melodic版本的部署。确保已正确设置工作空间,并通过`catkin_make`编译命令构建项目结构。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full python-catkin-tools source /opt/ros/melodic/setup.bash mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws/ catkin init; catkin config --extend /opt/ros/melodic ``` #### 下载编译LIO-SAM源码 获取最新版LIO-SAM仓库后,在本地环境中进行编译操作: ```bash cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.git cd .. catkin build source devel/setup.bash ``` #### 配置EVO工具用于轨迹对比分析 EVO是一个强大的开源库,专门设计用来处理SLAM/LOAM类算法的结果验证。要利用此工具来评测LIO-SAM的表现,则需要单独下载evo-py模块作为Python接口的一部分[^2]。 可以通过pip直接安装该库: ```bash pip3 install evo==1.2.7 ``` #### 执行实验并导出数据文件 启动LIO-SAM节点之前,请确认已经准备好合适的传感器输入流(如激光雷达LiDAR)。通常情况下,这些设备会连接至计算机并通过特定驱动程序提供话题发布服务。假设一切正常运作,可以尝试播放预录好的bag文件来进行离线回放测试。 ```bash roslaunch lio_sam run.launch rosbag play your_dataset.bag ``` 当仿真结束之后,应当保存下位机所记录下来的路径信息以便后续审查。一般采用topic_to_csv.py脚本实现这一目标,它能够把指定的话题转换成CSV格式存储起来供第三方应用程序读取解析。 ```python import rosbag from tf.transformations import euler_from_quaternion import csv def bag_to_csv(bag_file, output_file): with open(output_file, 'w') as f: writer = csv.writer(f) for topic, msg, t in rosbag.Bag(bag_file).read_messages(topics=['/odom']): quaternion = ( msg.pose.pose.orientation.x, msg.pose.pose.orientation.y, msg.pose.pose.orientation.z, msg.pose.pose.orientation.w) angles = euler_from_quaternion(quaternion) writer.writerow([msg.header.stamp.to_sec(), msg.pose.pose.position.x, msg.pose.pose.position.y, msg.pose.pose.position.z, *angles]) if __name__ == '__main__': bag_to_csv('your_output.bag', 'trajectory.csv') ``` #### 结果可视化展示 最后一步便是借助于EVO提供的API函数绘制图表直观呈现两组或多组不同条件下获得的数据差异之处。下面给出了一段简单的例子说明如何加载先前准备完毕的csv文档进而生成相应的统计图形界面。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from evo.core import sync, metrics from evo.tools import file_interface from evo.tools.plot import plot_trajectory traj_ref = file_interface.read_tum_trajectory_file("ground_truth.csv") traj_est = file_interface.read_tum_trajectory_file("trajectory.csv") pose_relation = metrics.PoseRelation.translation_part ape_metric = metrics.APE(pose_relation) data = (traj_ref, traj_est) synced_data = sync.sync_trajectories(data) aligned_traj_est = synced_data[1].align_origin(synced_data[0]) result = ape_metric.process_data((synced_data[0], aligned_traj_est)) plot_trajectory(plt.gca(), pose_relation, result, trail=5) plt.show() ```
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