LTA-OM 开源项目安装与使用指南
2024-09-27 21:59:08作者:苗圣禹Peter
1. 项目目录结构及介绍
LTA-OM(Long-Term Association LiDAR-Inertial Odometry and Mapping)是一个高效、鲁棒且精确的SLAM系统。该项目整合了激光雷达惯性里程计(LIO)、循环检测、循环优化以及长期关联模块,并支持多会话模式。下面是其核心目录结构概述:
- src: 包含所有源代码。
- LTAOM: 主要的工作空间,内含多个脚本和节点。
- 各种
run_*.sh
: 脚本用于启动不同的数据集处理流程,如run_nodelet_ouster.sh
用于处理Ouster传感器的数据。 loop_optimization
: 相关循环优化的执行文件或配置。
- 各种
- 可能还有其他子模块或工具,如数据驱动相关(例如特定于某些传感器的驱动程序)。
- LTAOM: 主要的工作空间,内含多个脚本和节点。
- include: 若存在,通常存放头文件。
- scripts: 辅助脚本或非主流程控制脚本可能放在这里。
- launch: 启动配置文件夹,存放
.launch
文件,用于ROS系统的启动配置。 - cfg 或 config: 配置文件夹,可能包含参数设置等。
- doc: 文档说明或者API文档,如果项目中包含的话。
- LICENSE: 许可证文件,表明项目的使用许可协议为Apache-2.0。
2. 项目启动文件介绍
LTA-OM的启动主要通过bash脚本来实现,以下是一些关键脚本的功能简介:
- run_nodelet_*.sh: 这类脚本用于启动特定设备(如Ouster、Velodyne或Livox LiDAR)的数据处理流程,常与IMU信息结合进行实时SLAM运算。
- run_loop_optimization.sh: 执行循环优化,对已记录的地图点云进行优化,确保地图的一致性和准确性。
- run_all_mulran_multisession.launch: 多会话模式下的示例启动文件,允许用户在连续的不同数据包上运行LTA-OM并保存结果以备后续会话使用。
启动项目之前,首先需要通过Git克隆仓库到本地:
git clone https://github.com/hku-mars/LTAOM.git
然后进入相应的工作空间执行Catkin Make构建系统:
cd ~/ws_LTAOM/src/
catkin_make
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
3. 项目的配置文件介绍
配置主要分布在两个方面:ROS Launch文件和源码中的硬编码参数。重点在于.launch
文件,这些文件定义了节点的启动顺序、参数传递等,位于launch
目录下。对于特定硬件的校准参数、滤波器阈值、循环闭合的策略等,可能会分散在不同文件或直接在C++源码中进行初始化。
ROS Launch 文件
- run_all_mulran_multisession.launch: 示例,用于多会话操作,其中
multisession_mode
是关键参数,指示是否保存或加载先前的SLAM结果。 - 在修改此类文件时,用户可以根据需要调整ROS节点的参数,比如传感器的帧率、匹配的容忍度等。
源码中的配置
源码内的配置往往更细粒度,涉及算法的具体行为。比如,在laserMapping.cpp
中通过注释开关(如//#define save_for_mapconsistency_eva
)来开启特定功能,影响数据处理或后处理的细节。
总之,深入理解LTA-OM项目,需详细阅读每个重要脚本和配置文件的注释,尤其关注.launch
文件和关键C++源文件中对参数的初始化部分,这将帮助用户更好地定制和适应自己的应用场景。务必注意,根据实际所使用的传感器和需求调整相应的配置参数,以达到最佳性能。
热门项目推荐
相关项目推荐
- CangjieCommunity为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境Markdown00
- redis-sdk仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。Cangjie032
- 每日精选项目🔥🔥 推荐每日行业内最新、增长最快的项目,快速了解行业最新热门项目动态~ 🔥🔥02
- qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workersTSX022
- Yi-CoderYi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML07
- advanced-javaAdvanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。JavaScript085
- taro开放式跨端跨框架解决方案,支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/ QQ 小程序/H5/React Native 等应用。 https://taro.zone/TypeScript09
- CommunityCangjie-TPC(Third Party Components)仓颉编程语言三方库社区资源汇总05
- Bbrew🍺 The missing package manager for macOS (or Linux)Ruby01
- byzer-langByzer(以前的 MLSQL):一种用于数据管道、分析和人工智能的低代码开源编程语言。Scala04
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
33
24
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
826
0
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
375
32
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.92 K
19.09 K
qwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.62 K
1.45 K
easy-es
Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
19
2
杨帆测试平台
扬帆测试平台是一款高效、可靠的自动化测试平台,旨在帮助团队提升测试效率、降低测试成本。该平台包括用例管理、定时任务、执行记录等功能模块,支持多种类型的测试用例,目前支持API(http和grpc协议)、性能、CI调用等功能,并且可定制化,灵活满足不同场景的需求。 其中,支持批量执行、并发执行等高级功能。通过用例设置,可以设置用例的基本信息、运行配置、环境变量等,灵活控制用例的执行。
JavaScript
9
1
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
57
7
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
147
26
anqicms
AnQiCMS 是一款基于Go语言开发,具备高安全性、高性能和易扩展性的企业级内容管理系统。它支持多站点、多语言管理,能够满足全球化跨境运营需求。AnQiCMS 提供灵活的内容发布和模板管理功能,同时,系统内置丰富的利于SEO操作的功能,帮助企业简化运营和内容管理流程。AnQiCMS 将成为您建站的理想选择,在不断变化的市场中保持竞争力。
Go
78
5