Advertisement

在Ubuntu 20.04和ROS Noetic上运行A-LOAM的SLAM算法（KITTI数据集）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目详细介绍如何在Ubuntu 20.04操作系统及ROS Noetic环境下安装并运行A-LOAM激光雷达SLAM算法，适用于KITTI数据集。 在Ubuntu 20.04系统上使用ROS1 noetic版本运行A-LOAM处理Kitti数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在Ubuntu 20.04和ROS Noetic上运行A-LOAM的SLAM算法（KITTI数据集）
    优质
    本项目详细介绍如何在Ubuntu 20.04操作系统及ROS Noetic环境下安装并运行A-LOAM激光雷达SLAM算法，适用于KITTI数据集。 在Ubuntu 20.04系统上使用ROS1 noetic版本运行A-LOAM处理Kitti数据集。
     
  • 如何在Ubuntu 20.04上安装ROS Noetic
    优质
    本教程详细介绍如何在Ubuntu 20.04系统中为机器人操作系统（ROS）Noetic版本进行环境配置与安装步骤。 本段落主要介绍了如何在Ubuntu 20.04系统上安装ROS Noetic，并通过示例代码进行了详细的讲解，具有一定的参考价值，适合需要学习或使用该技术的读者阅读。
     
  • 如何在Ubuntu 20.04上安装ROS Noetic
    优质
    本教程详细介绍如何在Ubuntu 20.04系统上安装ROS Noetic，包括依赖包配置、软件源更新及具体安装步骤。 声明：由于项目需要用到ROS环境，所以在此记录一下在Ubuntu 20.04下安装ROS Noetic的过程。全程顺序执行一次性安装成功，在进行下一步之前必须确保上一步已经完成。在网络状况不佳的情况下可以多尝试几次，以下是我亲自实践的步骤，并与大家分享交流学习。该过程参考了官方的安装指南。 系统要求：Ubuntu 20.04 ROS版本: Noetic 安装步骤： 1、添加 sources.list（设置你的电脑可以从 packages.ros.org 接收软件）： 执行命令： sudo bash -c echo deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -cs) main > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list
     
  • Kitti-Lego-Loam: 使用KITTI数据简便地运行与评价Lego-LOAM
    优质
    Kitti-Lego-Loam是一款基于KITTI数据集的工具包，旨在简化Lego-LOAM算法的执行和评估过程。它为研究者提供了一个便捷、高效的平台来优化激光雷达定位与建图技术。 该存储库包含针对Kitti数据集进行了优化的LeGO-LOAM代码版本，并且可以用来运行和评估性能结果。使用这些代码后，用户可以通过KITTI地面格式获取到LeGO-LOAM生成的轨迹信息，并利用EVO-eval工具包直接与真实的KITTI数据进行对比分析。 对于不熟悉ROS（Robot Operating System）或原始LOAM算法的新手来说，这份资源可以提供很大的帮助。在依赖性方面，已经通过Indigo和Kinetic版本进行了测试并确认兼容。具体地，需要安装Georgia Tech Smoothing and Mapping Library (GTSAM)，其版本为4.0.0-alpha2。 为了获取并安装所需的库，请按照以下步骤操作： 1. 下载GTSAM 4.0.0-alpha2的压缩包。 2. 解压文件至指定目录。 3. 创建一个名为bu的新文件夹，并进行必要的编译和配置工作以完成依赖项的设置。
     
  • Loam_Velodyne_KITTI_ROS: 适用于KITTI数据集的LOAM算法
    优质
    Loam_Velodyne_KITTI_ROS是一个基于ROS平台的开源项目，它实现了针对KITTI数据集进行优化的激光建图与定位（LOAM）算法，用于高效处理Velodyne传感器的数据。 loam_velodyne_kitti_ros 是 LOAM 算法在 ROS Indigo 版本上的一个修改版本，适用于 KITTI 数据集： 主要的改动包括： - 将 scanRegistration.cpp 文件重命名为 scanRegistrationKittiROS.cpp； - 通过读取 .bin 文件并将其转换为点云数据来发布该文件末尾的数据。此外，每个 .bin 文件中的点云以较低的速度（4 Hz）进行发布，这是因为在实验中发现原始的 LiDAR 速率导致 LOAM 算法丢失了一些点云，进而影响了轨迹的准确性； - KITTI 数据集没有失真问题，因此对 transformToEnd() 和 transformToStart() 函数进行了相应的修改。 另外，在项目构建之前，请注意考虑使用 KITTI 数据集时 Velodyne HDL-64 环的具体分离情况。
     
  • 在Ubuntu 20.04上使用ROS Noetic进行两轮差速机器人仿真的实现
    优质
    本文章介绍了如何在Ubuntu 20.04操作系统中搭建ROS Noetic环境，并在此基础上实现两轮差速机器人的仿真，适合对机器人仿真感兴趣的技术爱好者参考学习。 在Ubuntu 20.04操作系统与ROS Noetic环境中实现一个两轮差速移动机器人的仿真是一种高效的方法，为机器人技术的研发提供了低成本且高效的测试平台。本篇文章将详细阐述如何利用URDF标签创建该类型的机器人模型，并通过xacro优化代码。 首先，在这个过程中使用了Ubuntu 20.04操作系统，它是一个稳定性和安全性都得到提升的Linux发行版。ROS Noetic作为当前最新版本的机器人操作系统之一，提供了强大的工具和库来支持复杂的机器人系统的开发与测试工作。在Ubuntu虚拟机环境下安装并运行ROS Noetic使得开发者可以更便捷地模拟实际操作环境。 为了构建两轮差速移动机器人的模型，在仿真过程中使用了URDF（Unified Robot Description Format）标签。这是一种基于XML格式的语言，用于描述机器人结构的物理特性，包括关节和链接等核心元素。对于此类机器人而言，最基本的组成部分是两个驱动轮及其辅助设备；通过在URDF文件中定义这些部件的具体参数及相互关系来构建完整的模型。 此外，在该仿真项目里还集成了摄像头与雷达等多种传感器，以增强其感知能力并支持自主导航功能开发。例如，摄像头用于收集视觉信息而雷达则主要用于距离测量和避障等任务；通过模拟这些设备的数据传输过程可以更好地测试机器人的环境适应性和决策机制。 为了提高代码的可维护性及简洁度，在URDF文件的基础上使用了xacro（XML Macros）进行优化处理。这种方法允许开发者定义宏、常量以及条件表达式，从而减少重复代码并增强项目的整体结构清晰度。 最后，要启动该仿真项目需要遵循以下步骤： 1. 创建一个新的ROS工作空间； 2. 将包含URDF和RViz相关文件的压缩包解压至上述创建的工作空间内； 3. 使用catkin工具编译整个工作空间以确保所有依赖项被正确处理并生成所需的可执行文件； 4. 运行相应的launch启动文件来初始化仿真环境。 通过这些步骤，可以成功地在Ubuntu 20.04与ROS Noetic环境中搭建并运行一个虚拟两轮差速移动机器人模型。此外还可以利用RViz可视化工具观察机器人的运动状态及传感器数据等信息。 此项目不仅要求开发者具备对ROS和Linux系统的深入理解，还需要掌握机械设计、传感器融合以及编程等方面的知识。对于从事机器人学研究的人员而言，这既是一个学习与实践的好机会，也是一个检验理论知识在实际应用中效果的理想平台。
     
  • DSO在KITTI数据集上的运行教程.pdf
    优质
    本PDF文档详述了如何在KITTI数据集上部署和执行密集子地图融合（DSO）算法的过程与步骤，适合于对SLAM技术感兴趣的读者。 DSO算法在KITTI数据集上的运行及对应的evo评估教程。
     
  • A-LOAM激光SLAM
    优质
    A-LOAM是一种先进的激光SLAM算法，通过利用ICP快速收敛特性与LOAM精确特征提取相结合，实现高精度、实时性的三维环境建图和定位。 A-LOAM是由香港科技大学及华为天才少年秦通博士对张绩的LOAM框架进行优化的一个激光SLAM框架。作为学习激光SLAM的基础工具，A-LOAM具有良好的代码可读性和清晰的设计思路，非常适合初学者研究和理解。该框架使用Eigen以及Ceres-Solver重构原始LOAM，在保持算法原理不变的前提下进行了代码优化，使其更加简洁易懂。 LOAM主要包含两个模块：Lidar Odometry（利用激光雷达计算两次扫描之间的位姿变换）与Lidar Mapping（基于多次扫描结果构建地图并细化位姿轨迹）。由于Mapping部分的计算量较大，其运行频率较低（1Hz），主要用于校准和优化Odometry过程中产生的轨迹。
     
  • ROS Noetic 20.04与ORB_SLAM2完整项目工程
    优质
    本项目提供ROS Noetic版本下Ubuntu 20.04操作系统中ORB_SLAM2的完整实现方案，包括环境配置、代码编译及运行示例，助力开发者快速上手SLAM技术。 包含 OpenCV3.2 以及针对 Ros Noetic 20.04 修改过的 ORB_Slam 文档，专用于配合教程使用。 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
     
  • 在Ubuntu 20.04上安装Mininet和Ryu.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了如何在Ubuntu 20.04操作系统中搭建网络仿真环境，涵盖Mininet与Ryu控制器的安装步骤及配置方法。 本段落介绍了一项名为Mininet的实验，目的是掌握自定义拓扑生成方案，包括通过命令行创建和使用Python脚本编写。在实验过程中，针对特定拓扑进行了命令行创建，其中包括最小拓扑、简单拓扑、线性拓扑以及树形拓扑等。此外还介绍了如何在Ubuntu20.04系统上安装Mininet和Ryu的方法。