LLOL: Low-Latency Odometry for Spinning Lidars 项目下载及安装教程
2024-12-05 08:38:14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
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
196
218
暂无简介
Dart
637
144
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++
653
277
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
627
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
859
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
73
99
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
385
3.73 K