ubuntu20.04 A-LOAM
时间: 2023-08-26 17:17:30 浏览: 229
对于Ubuntu 20.04上的A-LOAM,您可能指的是A-LOAM(A LiDAR Odometry and Mapping)算法。A-LOAM是一种用于激光雷达的实时定位与建图(LOAM)的改进版本。它结合了前端的特征提取与匹配、后端的优化以及回环检测等模块,可以在移动机器人等场景下进行高精度的定位与建图。
要在Ubuntu 20.04上使用A-LOAM,您需要执行以下步骤:
1. 安装ROS(Robot Operating System):在Ubuntu 20.04上安装ROS,您可以参考ROS官方文档提供的安装指南。
2. 创建工作空间:在ROS中,您需要创建一个工作空间来管理您的项目。可以使用以下命令在终端中创建一个名为"catkin_ws"的工作空间:
```
mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/
catkin_make
```
3. 克隆A-LOAM代码:使用以下命令克隆A-LOAM的代码到您的工作空间的src文件夹中:
```
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-
相关问题
ubuntu20.04 运行a-loam
### 安装依赖库
为了在 Ubuntu 20.04 上成功安装和运行 A-LOAM (LIDAR Odometry And Mapping),需要先确保系统已经更新并且安装了必要的开发库。这可以通过执行以下命令来完成:
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install libparmetis-dev
```
对于特定于 PCL 的依赖项,官方推荐了一键安装的方法,简化了配置过程:
```bash
sudo apt-get install libpcl-dev
```
这些操作能够提供构建和链接过程中所需的头文件和支持库[^1][^3]。
### 获取源码
下载 A-LOAM 和其依赖项目 Point Cloud Library(PCL) 是必需的一步。通过 Git 可以获取最新的源代码副本:
```bash
git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git
```
不过需要注意的是,在实际应用中直接从 GitHub 克隆整个仓库可能不是最高效的方式;通常建议按照官方文档指导使用预编译二进制包或上述的一键安装方式[^2]。
### 修改代码适配tf2
如果环境中存在 `tf2` 而非原始版本,则需调整部分 C++ 源文件内的帧 ID 表达形式。具体来说是在 `~/catkin_ws/src/A-LOAM/src/` 下面找到四个指定文件 (`kittiHelper.cpp`, `laserMapping.cpp`, `laserOdometry.cpp`, `scanRegistration.cpp`) 并做如下更改:
将每一处出现的 `frame_id=/camera_init` 替换成 `frame_id=camera_init` —— 即移除前导斜杠 `/` 。此改动有助于消除因坐标变换框架差异引起的问题[^4]。
### 构建与测试
返回到 Catkin 工作空间根目录下准备重新编译整个 ROS 功能包集合,并刷新当前 shell 环境变量设置以便立即生效新生成的目标程序:
```bash
cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.bash
```
最后启动 LIDAR 设备驱动以及 A-LOAM 自身的服务节点来进行完整的三维同步定位与地图绘制实验:
```bash
roslaunch rslidar_sdk start.launch
roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_HDL_32.launch
```
以上步骤涵盖了从准备工作直至最终部署所需的关键环节。
ubuntu20.04部署a-loam
### 如何在 Ubuntu 20.04 上安装和配置 A-LOAM 激光雷达里程计
#### 环境准备
为了成功部署 A-LOAM,在 Jetson AGX Orin 设备上应预先设置好 Ubuntu 20.04 和 ROS Noetic 的环境[^2]。
#### 安装依赖库
A-LOAM 需要一些额外的软件包支持,包括但不限于 PCL (Point Cloud Library),Eigen, Boost 库等。可以利用 apt-get 工具来简化这一过程:
```bash
sudo apt-y
sudo apt-get install ros-noetic-pcl-conversions ros-noetic-tf ros-noetic-cmake-modules libpcl-dev libeigen3-dev libboost-all-dev cmake git wget unzip build-essential -y
```
#### 获取源码并编译 Ceres Solver
Ceres 是 A-LOAM 中用于优化的关键组件之一。获取 ceres-solver 并完成构建时需要注意最后一步需执行 `sudo make install` 来确保全局可用性。
```bash
cd ~/
git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git
mkdir ~/ceres-bin
cd ~/ceres-bin
cmake ../ceres-solver
make -j$(nproc)
sudo make install
```
#### 下载与编译 A-LOAM
从 GitHub 克隆 A-LOAM 项目仓库至本地,并创建 catkin workspace 对其进行编译。
```bash
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM.git
cd ..
catkin_make_isolated --install -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
source devel/setup.bash
```
#### 数据预处理模块解析
了解激光雷达点云数据的特点对于调试和应用至关重要。通常情况下,原始点云是杂乱无章的数据集合;而经过特定算法处理后,则可从中提取出诸如 sharp corners 或 flat surfaces 这样的几何特征,这有助于提高后续 SLAM 处理的速度与精度[^3]。
#### 测试与验证
一旦完成了上述步骤,就可以尝试订阅 `/laser_cloud_map` 主题以接收由 A-LOAM 发布的地图信息,并将其转换成 pcl 文件形式保存下来以便进一步分析或可视化展示[^4]。
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