lvi_sam中ubuntu18与ubuntu20代码修改的部分

其实主要是opencv部分的区别,主要是opencv3与opencv4的区别。

1.opencv报错没有opencv2,是因为在usr/include中只有opencv4文件夹,需要把opencv4文件夹中的opencv2复制到usr/include中,或者建立一个软链接。

2.opencv/cv.h: No such file or directory

//#include <opencv/cv.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

3.编译包含Opencv和flann的头文件时,会报错



    /usr/include/flann/util/serialization.h:34:14: error: ‘class std::unordered_map<unsigned int, std::vector<unsigned int> >’ has no member named ‘serialize’
       34 |         type.serialize(ar);
          |         ~~~~~^~~~~~~~~
     

原因是依赖关系:pcl/kdtree/kdtree_flann.h 可能依赖于某些 OpenCV 的类型或功能。如果 opencv2/opencv.hpp 在 pcl/kdtree/kdtree_flann.h 之前被包含,OpenCV 的相关定义可能尚未被处理,导致编译器无法正确识别或解析 pcl/kdtree/kdtree_flann.h 中使用的 OpenCV 类型或功能。

所以需要将opencv头文件放在pcl头文件之后,主要是utility.h

#pragma once
#ifndef _UTILITY_LIDAR_ODOMETRY_H_
#define _UTILITY_LIDAR_ODOMETRY_H_
#define PCL_NO_PRECOMPILE 
 
#include <ros/ros.h>
 
#include <std_msgs/Header.h>
#include <std_msgs/Float64MultiArray.h>
#include <sensor_msgs/Imu.h>
#include <sensor_msgs/PointCloud2.h>
#include <sensor_msgs/NavSatFix.h>
#include <nav_msgs/Odometry.h>
#include <nav_msgs/Path.h>
#include <visualization_msgs/Marker.h>
#include <visualization_msgs/MarkerArray.h>
 
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/search/impl/search.hpp>
#include <pcl/range_image/range_image.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/common/common.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/filter.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/filters/crop_box.h> 
#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
 
#include <tf/LinearMath/Quaternion.h>
#include <tf/transform_listener.h>
#include <tf/transform_datatypes.h>
#include <tf/transform_broadcaster.h>
 
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <deque>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <ctime>
#include <cfloat>
#include <iterator>
#include <sstream>
#include <string>
#include <limits>
#include <iomanip>
#include <array>
#include <thread>
#include <mutex>

4.需要修改cmakelists中的C++版本

#set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)

5.error: ‘CV_RGB2GRAY’ was not declared in this scope 的解决方法

在头文件里添加
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>

 6.‘CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX’ was not declared in this scope

//CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX
//注意是小写
cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX

5.

### 安装和运行 LVI-SAM #### 准备工作 为了成功在 Ubuntu 20.04 上安装并运行 LVI-SAM,需先完成一系列必要的环境搭建。这包括但不限于 ROS Noetic 的安装配置[^1]。 对于 Ceres Solver 库的准备,可以通过下载源码包来实现。具体操作是从 GitHub 获取最新稳定版发布,并通过命令行工具执行依赖项的安装以及库本身的构建过程: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install cmake libgoogle-glog-dev libgflags-dev \ libatlas-base-dev libeigen3-dev libsuitesparse-dev wget -O ~/Downloads/ceres.zip https://github.com/ceres-solver/ceres-solver/archive/refs/tags/2.0.0.zip cd ~/Downloads/ unzip ceres.zip mkdir -p ~/ceres-bin cd ~/ceres-bin cmake ../ceres-solver-2.0.0 make -j$(nproc) sudo make install ``` 上述脚本不仅涵盖了基础依赖组件如 `CMake` 和线性代数支持库(ATLAS, Eigen3),还包含了 GTSAM 所必需的部分优化求解器——Ceres Solver 的获取本地化编译流程[^2][^3]。 接着针对 GTSAM >= 4.0.3 版本而言,则应按照官方说明文档指引进行克隆仓库或直接下载压缩文件形式获得所需资源。之后进入项目根目录下新建子文件夹用于存放编译产物,在此期间关闭某些特定选项以适应不同硬件条件下的兼容需求: ```bash git clone --branch 4.0.3 --single-branch https://github.com/borglab/gtsam.git cd gtsam mkdir build && cd $_ cmake .. make -j$(nproc) sudo make install ``` 以上步骤确保了 GTSAM 能够被正确地集成至目标平台之上[^4]。 #### 配置 LVI-SAM 当所有前置条件均已满足后,即可着手于 LVI-SAM 自身的部署事宜。通常情况下建议从其官方存储库拉取最新的分支代码作为开发起点;此同时参照 README 文件内的指示逐步推进直至最终能够顺利启动演示程序为止。 ```bash git clone --recursive https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/LVI-SAM.git cd LVI-SAM catkin_make_isolated --install -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release source devel/setup.bash roslaunch lviam_sam euROC.launch vocabulary_path:=<path_to_voc_file> ``` 请注意替换 `<path_to_voc_file>` 参数值为你实际放置 ORB Vocabulary 文档的位置路径字符串。
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