lego-loam kitti
时间: 2025-03-12 19:05:13 浏览: 41
### Lego-LOAM与KITTI数据集的使用教程
为了评估Lego-LOAM在KITTI数据集上的表现,需遵循一系列特定的操作流程。首先,在准备阶段,下载并解压KITTI数据集至指定文件夹[^1]。接着,安装`kitti2bag`工具用于转换原始数据格式到ROS bag文件,这一步骤对于后续处理至关重要。
针对Lego-LOAM源码部分,则需要对几个核心文件做出调整以适配KITTI的数据结构。具体而言,涉及到了`utility.h`, `imageProjection.cpp`以及`transformFusion.cpp`这三个主要组件中的代码改动[^2]。这些更改旨在优化算法性能,并确保其能够正确解析来自KITTI传感器的信息流。
完成上述准备工作之后,下一步就是配置实验环境。推荐使用的操作系统版本为Ubuntu 18.04 LTS,搭配ROS Melodic Morenia发行版、PCL (Point Cloud Library) 版本号不低于1.10以及GTSAM库至少达到4.0.3以上标准[^3]。
最后,通过执行预训练好的模型或者自行训练的新模型来获取轨迹估计结果。此时可以利用专门设计用来比较不同SLAM系统的误差统计软件包——evo来进行定量分析。该工具不仅支持多种评价指标计算,还提供了直观可视化界面帮助理解定位精度变化趋势。
```bash
# 安装 evo 工具链
pip install evo --upgrade
```
### 实验结果展示
当一切设置妥当后,即可启动Lego-LOAM节点读取由`kitti2bag`转化而来的rosbags文件作为输入源。随着程序运行结束,会自动生成包含位姿预测路径在内的各类中间产物供进一步审查。借助于evo命令行接口,可方便快捷地对比真实GPS/INS记录下的地面实况同估算所得之间的差异程度:
```bash
# 对齐并绘制两组轨迹图象
evo_ape kitti groundtruth.txt estimated_trajectory.txt -a --plot --save_plot output.png
```
此过程产生的图表有助于直观感受两者间相对位置关系及其随时间演变情况;同时输出的日志文档详尽列出了各项技术参数数值,便于深入探讨影响因素所在。
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