Outlier-Robust Radar Odometry（ORORA）项目下载与安装教程

1. 项目介绍

ORORA（Outlier-Robust Radar Odometry）是一个在Urban环境中具有鲁棒性的雷达里程计方法。该方法已在MulRan数据集上进行验证，能够有效地处理雷达数据中的异常值，保证里程计的准确性。ORORA的相关研究和代码已被ICRA'23接受。

2. 项目下载位置

您可以在以下位置找到ORORA项目的代码：GitHub - url-kaist/outlier-robust-radar-odometry

3. 项目安装环境配置

在安装ORORA之前，需要配置以下环境：

• CMake版本大于3.13
• gcc/g++版本大于9.0
• Ubuntu 18.04或Ubuntu 20.04
• Eigen 3.3
• Boost 1.58（Ubuntu 18.04）或Boost 1.71（Ubuntu 20.04）
• OpenCV 3.3（或3.4）或OpenCV 4.2

以下为环境配置的图片示例：

[图片1：显示CMake版本的终端截图]
[图片2：显示gcc版本的终端截图]
[图片3：显示已安装Eigen库的终端截图]
[图片4：显示已安装Boost库的终端截图]
[图片5：显示已安装OpenCV库的终端截图]

4. 项目安装方式

以下是ORORA项目的安装步骤：

mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/url-kaist/outlier-robust-radar-odometry.git
cd ~/catkin_ws
catkin build orora

5. 项目处理脚本

为了在MulRan数据集上运行和评估雷达里程计，您需要使用以下脚本：

首先，生成与雷达数据同步的地面真实位姿：

rosrun orora mulran_generate_gt /path/to/MulRan/dataset/KAIST03

然后，设置正确的seq_dir在launch/run_orora.launch中，并运行以下命令：

roslaunch orora run_orora.launch seq_dir:=/path/to/your/data/directory

最后，运行以下脚本评估里程计：

python evaluate_odometry.py -f /path/to/your/outputs/directory/mulran_ORORA_cen2018_0_6_0_75_0_1_0_15708eval_odom.txt

以上步骤将帮助您成功下载、安装并运行ORORA项目。