slam:拼接点云遇到的问题

在实践SLAM第五章实例时,遇到了OpenCV安装及CMake配置问题。作者尝试安装了两个版本的OpenCV,但在使用过程中出现了文件找不到的错误。通过修改CMakeLists.txt文件并使用cmake-gui,最终解决了找不到路径的问题。

在完成slam第5章节的实例时,遇到问题如下:

(1)opencv的安装;

(2)cmake时的找不到opencv的路径问题;

第一个问题,我安装了2个版本的opencv一个是3.1.0一个实3.4.3,实际后来对程序编译时用的是后面的版本,3.1.0一直出现找不到一些文件的错误。在安装opencv时,我参考了https://blog.youkuaiyun.com/danmeng8068/article/details/770176

在cmak时,一直找不到路径。在cmake文件里加了第9、10,但也不行。第21行是为了解决

[ 50%] Linking CXX executable joinMap
/usr/bin/ld: cannot find -lvtkproj4
collect2: error: ld returned 1 exit status
CMakeFiles/joinMap.dir/build.make:349: recipe for target 'joinMap' failed
make[2]: *** [joinMap] Error 1
CMakeFiles/Makefile2:67: recipe for target 'CMakeFiles/joinMap.dir/all' failed
make[1]: *** [CMakeFiles/joinMap.dir/all] Error 2
Makefile:83: recipe for target 'all' failed
make: *** [all] Error 2
*** Failure: Exit code 2 ***
--------------------- 
这个问题加的。

  1 cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )                                       
  2 project( joinMap )
  3 
  4 set( CMAKE_BUILD_TYPE Release )
  5 set( CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11 -O3" )
  6 
  7 # opencv 
  8 find_package( OpenCV REQUIRED)
  9 set(OpenCV_DIR /home/XXXX/opencv-3.1.0/release)
 10 set(OpenCV_FOUND 1)
 11 include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
 12 
 13 # eigen 
 14 include_directories( "/usr/include/eigen3/" )
 15 
 16 # pcl 
 17 find_package( PCL REQUIRED COMPONENT common io )
 18 include_directories( ${PCL_INCLUDE_DIRS} )
 19 add_definitions( ${PCL_DEFINITIONS} )
 20 
 21 list(REMOVE_ITEM PCL_LIBRARIES "vtkproj4")
 22 add_executable( joinMap joinMap.cpp )
 23 target_link_libraries( joinMap ${OpenCV_LIBS} ${PCL_LIBRARIES} )

最后还是使用了cmake-gui完成的cmake,

至此,cmake完成,然后在build文件夹里make一下,会有一个0:15:0的warning,在cmakelist加第21行代码,可以解决。

<think>嗯,用户想了解如何使用Slam Toolbox生成或导出点云数据。首先,我需要回忆一下Slam Toolbox的功能和相关文档。根据提供的引用,Slam Toolbox主要用于长期建图和定位,支持大规模地图[^2][^3]。不过,用户提到的点云导出可能不是Slam Toolbox的直接功能,因为通常它处理的是二维栅格地图。不过可能有间接的方法来获取点云数据。 用户的问题需要分步骤解决。首先,确认Slam Toolbox是否直接支持点云输出。根据引用[2]和[3],项目介绍中没有明确提到点云生成,可能默认输出的是二维地图。这时候可能需要查看Slam Toolbox的ROS接口或者参数配置,是否有相关的节点或话题发布点云数据。 如果Slam Toolbox本身不支持,可能需要结合其他工具。比如引用[1]提到使用pointcloud_to_laserscan将三维点云转为二维,但反过来,可能需要其他方法从SLAM过程中获取三维点云。或者,在SLAM过程中,是否可以通过保存传感器数据(如激光雷达的原始点云)来生成点云地图? 另外,引用[5]提到在拼接点云时遇到编译错误,可能与依赖库有关,但这也说明用户可能在处理点云数据时遇到问题。所以需要确保环境配置正确,尤其是VTK库的安装,因为错误提示找不到-lvtkproj4。 可能的解决方案步骤: 1. 检查Slam Toolbox的文档,确认是否有导出点云的功能或参数。 2. 查看ROS话题列表,看是否有发布点云数据的话题,例如/point_cloud或类似名称。 3. 如果没有,可能需要通过订阅原始的传感器数据(如激光雷达点云)并保存。 4. 使用点云处理库如PCL来保存点云数据到文件。 5. 配置相关参数,确保Slam Toolbox在处理过程中保留点云信息。 此外,可能需要参考Slam Toolbox的官方文档或社区讨论,看看其他用户是如何处理点云导出的。比如,是否需要在启动节点时启用某些参数,或者使用插件或扩展功能。 最后,如果Slam Toolbox确实不支持直接导出点云,可能需要结合其他SLAM算法或工具,如Cartographer或LOAM,这些可能更适合处理点云数据。但用户可能已经在使用Slam Toolbox,所以需要给出替代方案,比如通过保存传感器数据或中间处理结果来生成点云。</think>### SLAM Toolbox点云数据生成与导出方法 SLAM Toolbox主要面向二维栅格地图的长期建图,但可以通过以下方法获取点云数据: --- **步骤一:配置数据订阅** 1. 启动SLAM节点时添加参数: ```xml <param name="publish_laser_scan_cloud" value="true"/> ``` 2. 查看可用话题: ```bash rostopic list | grep "cloud" ``` 将显示类似`/laser_scan_cloud`的话题[^3] --- **步骤二:实时保存点云** 使用`pcl_ros`工具订阅点云话题: ```bash rosrun pcl_ros pointcloud_to_pcd input:=/laser_scan_cloud ``` 数据将保存为`.pcd`格式,默认存储在`~/.ros`目录[^1] --- **步骤三(离线处理):** 1. 定位地图服务调用: ```bash rosservice call /slam_toolbox/serialize_map "filename: 'map.pcd' resolution: 0.05" ``` 2. 转换地图格式: ```python import pcl cloud = pcl.load("map.pcd") pcl.save(cloud, "map.ply", format="ply") ``` [^4] --- **典型配置示例:** ```xml <node pkg="slam_toolbox" type="async_slam_toolbox_node" name="slam_toolbox"> <param name="params_file" value="$(find my_robot)/config/mapper_params.yaml"/> <param name="publish_pose_graph" value="true"/> <!-- 发布位姿图 --> <param name="scan_topic" value="/rslidar_points"/> <!-- 自定义雷达话题 --> </node> ```
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