【亲测免费】 LiDAR SLAM & Detection 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

lidar-slam-detection/
├── calibration/
├── cfg/
├── docs/
├── hardware/
├── module/
├── proto/
├── sensor_driver/
├── sensor_fusion/
├── sensor_inference/
├── slam/
├── third_party/
├── tools/
├── util/
├── web_backend/
├── web_ui/
├── www/
├── .gitignore
├── gitlab-ci.yml
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE
├── README.md
├── VERSION
└── setup.py

目录结构介绍

• calibration/: 包含传感器校准相关的代码和配置文件。
• cfg/: 包含项目的配置文件。
• docs/: 包含项目的文档文件。
• hardware/: 包含硬件相关的代码和配置文件。
• module/: 包含项目的模块代码。
• proto/: 包含项目的协议文件。
• sensor_driver/: 包含传感器驱动相关的代码。
• sensor_fusion/: 包含传感器融合相关的代码。
• sensor_inference/: 包含传感器推理相关的代码。
• slam/: 包含SLAM（同步定位与地图构建）相关的代码。
• third_party/: 包含第三方库和工具。
• tools/: 包含项目的工具脚本。
• util/: 包含项目的实用工具代码。
• web_backend/: 包含Web后端相关的代码。
• web_ui/: 包含Web前端相关的代码。
• www/: 包含Web相关的静态资源。
• .gitignore: Git忽略文件。
• gitlab-ci.yml: GitLab CI配置文件。
• CMakeLists.txt: CMake构建配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• VERSION: 项目版本文件。
• setup.py: Python安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要位于tools/scripts/目录下，其中最重要的启动脚本是start_system.sh。

start_system.sh

该脚本用于启动整个LSD系统。执行该脚本后，系统将启动并开始处理传感器数据，进行SLAM和目标检测。

bash tools/scripts/start_system.sh

启动后，可以通过浏览器访问http://localhost（或http://localhost:1234）查看系统界面。

3. 项目配置文件介绍

项目的配置文件主要位于cfg/目录下。以下是一些重要的配置文件及其作用：

cfg/config.yaml

该文件包含了系统的全局配置，如传感器类型、数据路径、算法参数等。

sensor:
  type: "LiDAR"
  path: "/data/sensor_data"

algorithm:
  slam:
    method: "GICP"
  detection:
    method: "CenterPoint-VoxelNet"

cfg/calibration.yaml

该文件包含了传感器的校准参数，如LiDAR和相机的内外参。

lidar:
  extrinsic:
    translation: [0.0, 0.0, 0.0]
    rotation: [0.0, 0.0, 0.0]

camera:
  intrinsic:
    fx: 1000.0
    fy: 1000.0
    cx: 640.0
    cy: 360.0

cfg/slam.yaml

该文件包含了SLAM算法的配置参数，如地图分辨率、优化器参数等。

map:
  resolution: 0.1

optimizer:
  iterations: 100

通过这些配置文件，用户可以根据实际需求调整系统的运行参数，以达到最佳的性能和效果。