【亲测免费】 R3LIVE 开源项目教程

项目介绍

R3LIVE 是一个新颖的 LiDAR-Inertial-Visual 传感器融合框架，它利用 LiDAR、惯性和视觉传感器的测量数据，实现鲁棒且精确的状态估计。该项目构建在我们之前的工作基础上，旨在通过紧密耦合的状态估计和映射技术，提供实时、高精度的环境感知和定位服务。

项目快速启动

环境准备

确保你的系统已经安装了 ROS 和 OpenCV。如果尚未安装，请参考官方文档进行安装。

克隆项目

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/hku-mars/r3live.git
cd ~/catkin_ws
catkin_make
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

运行示例

下载示例数据包并运行：

roslaunch r3live r3live_bag.launch
rosbag play path_to_your_rosbag_file

应用案例和最佳实践

数据集评估

R3LIVE 提供了多个 rosbag 文件用于评估。这些数据集可以从 Google Drive 或 百度网盘 下载。下载后，可以使用以下命令运行示例：

roslaunch r3live r3live_bag_ouster.launch
rosbag play ouster_example_for_LIO_test.bag

硬件设计

为了方便用户复现我们的工作，我们还公开了硬件设计。你可以在项目页面下载所有的 CAD 源文件。

典型生态项目

相关数据集

R3LIVE-dataset 是一个用于评估的相关数据集，也可以在线访问和下载。

开源硬件设计

所有用于数据收集的手持设备的机械模块都设计为 FDM 可打印，并且设计图纸也已开源。

通过以上步骤，你可以快速启动并运行 R3LIVE 项目，进行环境感知和定位的开发与研究。