LLOL: Low-Latency Odometry for Spinning Lidars 项目下载及安装教程
2024-12-05 21:49:48作者:卓炯娓
1. 项目介绍
LLOL(Low-Latency Odometry for Spinning Lidars)是一个用于旋转激光雷达的低延迟里程计项目。该项目旨在提供高效的实时定位和地图构建解决方案,适用于自动驾驶、机器人导航等领域。LLOL 项目由 Chao Qu、Shreyas S、Shivakumar 和 Wenxin Liu 等人开发,并已在 GitHub 上开源。
2. 项目下载位置
LLOL 项目的源代码托管在 GitHub 上,可以通过以下命令进行克隆:
git clone https://github.com/versatran01/llol.git
3. 项目安装环境配置
3.1 系统要求
- Ubuntu 20.04
- ROS Noetic
3.2 安装依赖
在安装 LLOL 项目之前,需要确保系统中已安装以下依赖项:
- ROS Noetic
- CMake
- C++ 编译器(如 GCC)
3.2.1 安装 ROS Noetic
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654
sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-desktop-full
3.2.2 安装 CMake 和 C++ 编译器
sudo apt install cmake g++
3.3 环境配置示例
以下是配置环境变量的示例:
echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
4. 项目安装方式
4.1 克隆项目
git clone https://github.com/versatran01/llol.git
cd llol
4.2 构建项目
mkdir build
cd build
cmake ..
make
4.3 运行项目
roslaunch llol llol.launch
5. 项目处理脚本
LLOL 项目包含多个处理脚本,用于不同的功能模块。以下是一些常用的脚本:
llol.launch: 主启动文件,用于启动 LLOL 里程计节点。ouster_decoder.launch: 用于启动 Ouster 激光雷达的解码节点。driver.launch: 用于启动 Ouster 激光雷达的驱动节点。
这些脚本位于项目的 launch 目录下,可以通过 roslaunch 命令进行调用。
通过以上步骤,您可以成功下载、安装并运行 LLOL 项目。希望这篇教程对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0134
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
498
3.66 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
870
482
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
309
134
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
347
暂无简介
Dart
745
180
Ascend Extension for PyTorch
Python
302
343
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
66
20
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
150
882