本文详细介绍了使用LOAM、A-LOAM和LeGO-LOAM等算法进行激光雷达SLAM建图的过程。从工作空间创建、源码下载编译到实时与离线建图的步骤，逐一展开。针对不同雷达型号，如RS-LIDAR-16，进行了话题映射和数据过滤的调整。此外，还提到了如何保存和转换点云地图，并针对LeGO-LOAM的运行中出现的问题给出了解决方案，包括修改源代码以适应特定硬件。最后，文章提及了SC-LeGO-LOAM和SC-A-LOAM等相关算法的应用。
1 LOAM建图
1.1 工作空间建立
mkdir -p catkin_jt/src
cd catkin_jt/src
catkin_init_workspace
1.2 源码下载及编译
cd ~/catkin_jt/src # catkin_jt自己的ROS工作空间。
git clone https://github.com/laboshinl/loam_velodyne.git
cd catkin_jt
catkin_make
source ~/devel/setup.bash
1.3 使用
- 根据rslidar新建
loam_rslidar.launch文件
<launch>
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="rslidarlink_broadcaster" args="0.0 0.0 0.42 0.0 0.0 0.0 base_link laser 50"/>
<arg name="rviz" default="false" />
<arg name="scanPeriod" default="0.1" />
<arg name="lidartype" default="VLP-16" /> <!-- options: VLP-16 HDL-32 HDL-64E RS-32 RS-16-->
<node pkg="loam_velodyne" type="multiScanRegistration" name="multiScanRegistration" output="screen">
<param name="lidar" value="$(arg lidartype)" /> <!-- options: VLP-16 HDL-32 HDL-64E RS-32 RS-16 -->
<param name="scanPeriod" value="$(arg scanPeriod)" />
<remap from="/multi_scan_points" to="/rslidar_points" />
<remap from="/imu/data" to="/mobile_base/sensors/imu_data" />
</node>
<node pkg="loam_velodyne" type="laserOdometry" name="laserOdometry" output="screen" respawn="true">
<param name="scanPeriod" value="$(arg scanPeriod)" />
</node>
<node pkg="loam_velodyne" type="laserMapping" name="laserMapping" output="screen">
<param name="scanPeriod" value="$(arg scanPeriod)" />
<remap from="/imu/data" to="/mobile_base/sensors/imu_data" />
</node>
<node pkg="loam_velodyne" type="transformMaintenance" name="transformMaintenance" output="screen">
</node>
<group if="$(arg rviz)">
<node launch-prefix="nice" pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d $(find loam_velodyne)/rviz_cfg/loam_velodyne.rviz" />
</group>
</launch>
新建rslidar_rviz.launch启动rviz显示界面
<launch>
<node launch-prefix="nice" pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d $(find loam_velodyne)/rviz_cfg/loam_velodyne.rviz" />
</launch>
1.4建图
- 离线建图
roscore
roslaunch loam_velodyne loam_rslidar.launch
# 播放
rosbag play ###.bag
rosbag play -s 50 ###.bag 时间段
roslaunch loam_velodyne rslidar_rviz.launch
- 实时建图：
roslaunch rslidar_pointcloud rs_lidar_16.launch
roslaunch loam_velodyne loam_rslidar.launch
roslaunch loam_velodyne rslidar_rviz.launch
1.5 查看并保存LOAM的三维点云地图
在建图过程中执行， 来录制 loam 后生成的地图。点云话题是 laser_cloud_surround，
录好之后 ctrl+c 结束， my_loam.bag 是录好之后的包的名字。
rosbag record -o myloam.bag out /laser_cloud_surround
将 bag 文件转换成 pcd 文件：
rosrun pcl_ros bag_to_pcd myloam.bag /laser_cloud_surround my_loam_pcd
my_loam_pcd 是转换成 pcd 的文件夹名字。获取的 pcd 文件是很多个，每一个 pcd 是一
帧数据。可以通过 pcl_viewer 命令查看 pcd 格式的最后一个文件：
pcl_viewer ###.pcd
2 A-LOAM建图
roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_VLP_16.launch
rosbag play 2021-10-12-09-27-52.bag --clock /rslidar_points:=/velodyne_points
#地图录制
rosbag record -o aloam /laser_cloud_map
3 LeGO-LOAM建图
3.1 安装gtsam
git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git
cd gtsam
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make install
3.2 LeGO-LOAM安装
cd catkin_jt/src
git clone https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM.git
cd ..
catkin_make
编译报错：
将/usr/local/lib/cmake/GTSAM/GTSAMConfig.cmake:17 行的find_dependency改成find_package。具体操作：
cd /usr/local/lib/cmake/GTSAM/
sudo chmod a+w GTSAMConfig.cmake
gedit GTSAMConfig.cmake
重新编译
3.3 运行
roslaunch lego_loam run.launch
rosbag play *.bag --clock --topic /velodyne_points
注：
- 1 参数“/ use_sim_time”，对于模拟则设置为“true”，对于使用真实机器人则设置为“false”。
- 2 RS-LIDAR-16默认发布的 topic 为/rslidar_points，而LeGO-LOAM需要订阅的 topic 为/velodyne_points，因此使用以下命令：
rosbag play *.bag --clock /rslidar_points:=/velodyne_points
- 3 或者修改雷达发布的话题，convert.cc中output_points_topic由rslidar_points改为velodyne_points
- 4 使用速腾聚创时在rslidar的launch文件内添加一个映射，将rslidar_points修改为velodyne_points。在legoloam的launch文件内添加rslidar和base_link这两个frame的tf转换，即：
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_link_to_rslidar" args="0 0 0 -1.570795 -1.570795 0 /rslidar /base_link 10" />
- 5 由于RS16的输出有NaN points ，需要自己利用pcl函数进行过滤，在launch文件中加入：
<launch>
<param name="/use_sim_time" value="true" />
<node pkg="nodelet" type="nodelet" name="pcl_manager" args="manager" output="screen" />
<!-- Run a passthrough filter to clean NaNs -->
<node pkg="nodelet" type="nodelet" name="passthrough" args="load pcl/PassThrough pcl_manager" output="screen">
<remap from="~input" to="/rslidar_points" />
<remap from="/passthrough/output" to="/velodyne_points" />
<rosparam>
filter_field_name: z
filter_limit_negative: True
</rosparam>
<rosparam>
filter_field_name: x
filter_limit_negative: True
</rosparam>
<rosparam>
filter_field_name: y
filter_limit_negative: True
</rosparam>
</node>
</launch>
- 6 最后run.launch文件内容为：
-`<launch>
<!--- Sim Time -->
<param name="/use_sim_time" value="false" />
<node pkg="nodelet" type="nodelet" name="pcl_manager" args="manager" output="screen" />
<!-- Run a passthrough filter to clean NaNs -->
<node pkg="nodelet" type="nodelet" name="passthrough" args="load pcl/PassThrough pcl_manager" output="screen">
<remap from="~input" to="/rslidar_points" />
<remap from="/passthrough/output" to="/velodyne_points" />
<rosparam>
filter_field_name: z
filter_limit_negative: True
</rosparam>
<rosparam>
filter_field_name: x
filter_limit_negative: True
</rosparam>
<rosparam>
filter_field_name: y
filter_limit_negative: True
</rosparam>
</node>
<!--- Run Rviz-->
<node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d $(find lego_loam)/launch/test.rviz" />
<!--- TF -->
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="camera_init_to_map" args="0 0 0 1.570795 0 1.570795 /map /camera_init 10" />
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_link_to_camera" args="0 0 0 -1.570795 -1.570795 0 /camera /base_link 10" />
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_link_to_rslidar" args="0 0 0 -1.570795 -1.570795 0 /rslidar velodyne 10" />
<!--- LeGO-LOAM -->
<node pkg="lego_loam" type="imageProjection" name="imageProjection" output="screen"/>
<node pkg="lego_loam" type="featureAssociation" name="featureAssociation" output="screen"/>
<node pkg="lego_loam" type="mapOptmization" name="mapOptmization" output="screen"/>
<node pkg="lego_loam" type="transformFusion" name="transformFusion" output="screen"/>
</launch>`
录制数据包运行：
roslaunch lego_loam run.launch
rosbag play 2021-09-30-08-09-02.bag --clock /rslidar_points:=/velodyne_points --loop
运行时提醒没有ring channel，是因为elodyne有单独的ring通道，rslidar没有，所以关闭该功能，打开include/utility.h文件，将useCloudRing关闭：
extern const bool useCloudRing = false
3.4实时运行
将launch文件中的true改为false：
<param name="/use_sim_time" value="false" />
将速腾的驱动的launch文件加入映射：
<remap from="/rslidar_points" to="/velodyne_points" />
先运行雷达的launch，在运行legoloam的launch
3.5 保存地图
点云输出在 /laser_cloud_surround Topic上 PointCloud2类型，在终端窗口，键入ctrl+c退出程序后，在/tmp目录下会生成4个pcd文件，分别为：
- finalCloud.pcd
- cornerMap.pcd
- surfaceMap.pcd
- trajectory.pcd
/tmp目录下的文件在每次重启后都会被清空，如果想保存在其他路径下，需要在mapOptmization.cpp中的visualizeGlobalMapThread函数中修改路径
// save final point cloud
pcl::io::savePCDFileASCII(fileDirectory+"finalCloud.pcd", *globalMapKeyFramesDS);
string cornerMapString = "/tmp/cornerMap.pcd";
string surfaceMapString = "/tmp/surfaceMap.pcd";
string trajectoryString = "/tmp/trajectory.pcd";
无法保存的问题：
当bag播放完毕后，在rviz中勾选Map Cloud，然后按ctrl+c退出程序，最终可以在/tmp目录下生成四个pcd文件。
这个问题是代码更新导致的，具体为https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM/blob/master/LeGO-LOAM/launch/test.rviz中Map Cloud由默认的勾选变成不勾选
在终端执行以下命令，可以打印pose，第二个保存pose到pose.txt中
rostopic echo /aft_mapped_to_init
rostopic echo /aft_mapped_to_init > pose.txt
3.6 地图保存2
step1: 记录话题 /laser_cloud_surround 数据,这个可以在快结束的时候录制
rosbag record -o lego-loam-out /laser_cloud_surround
step2: 把 lego-loam-out* 这个bag的话题上的数据存为pcd文件
rosrun pcl_ros bag_to_pcd lego-loam-out_2021-02-01-17-01-06.bag /laser_cloud_surround test
4 SC-LeGO-LOAM
roslaunch lego_loam run.launch
注：修改文件run.launch utility.h
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