1.マッピング
1.ソースコードのダウンロード
https://github.com/hku-mars/FAST_LIO
2.環境を構成します
ステップ1:PCL> = 1.8をインストールします。PCLのインストールは、
https://blog.csdn.net/qq_33328642/article/details/119186766を参照できます。
sudo apt-get update
sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev
sudo apt-get install cmake cmake-gui
sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev
sudo apt-get install mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common
sudo apt-get install libflann1.9 libflann-dev
sudo apt-get install libeigen3-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev
1 sudo apt-get install libvtk7.1-qt libvtk7.1 libvtk7-qt-dev
--如果上面1报错,先运行下面指令
sudo apt-get install libvtk7-jni
--再重新运行,如果1正常则不需要运行sudo apt-get install libvtk7-jni
sudo apt-get install libqhull* libgtest-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev pkg-config
sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev
sudo apt-get install mono-complete
sudo apt-get install openjdk-8-jdk openjdk-8-jre
長時間のコンパイルについては、pcl1.8https://github.com/Kyle-ak/pcl/releases/tag/pcl-1.8.0をダウンロードして
ください
cd pcl-1.8
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=None -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr \ -DBUILD_GPU=ON-DBUILD_apps=ON -DBUILD_examples=ON \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr ..
make -j8
sudo make install
ステップ2:Eigen> = 3.3.4、
--下载路径
https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror/archive/3.3.7.tar.gz true
--编译
cd eigen-git-mirror
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make install
-- 添加链接
sudo cp -r /usr/local/include/eigen3 /usr/include/eigen3
sudo ln -s /usr/include/eigen3/Eigen /usr/include/Eigen
3.fast-lioパッケージをコンパイルします
gitを使用してソースコードをダウンロードする場合、git cloneを使用しない場合、ソースコードgitは自分でダウンロードできるgitリンクを提供するため、インクルード内のikd-Treeフォルダーは空になります。fast-lio2の主要な革新多数のマップポイントを維持するためのikd-Tree。の使用です。
最初のステップ:ダウンロードリンクfast- liohttps : //github.com/hku-mars/FAST_LIOダウンロードリンクkdtreeリンク
https://github.com/hku-mars/ikd-Tree
ステップ2:ダウンロードした完全なfast-lioを作成したワークスペースcatkin_ws / srcパスに配置し、実行します
catkin_make
ライブラリの問題については、 https://blog.csdn.net/qin__han/article/details/123409914を参照して解決してください。
ステップ3:構成ファイル:
1。FAST_LIO \ src \ FAST_LIO \ config\velodyne.yaml
トピックに対応する設定を変更します
common:
lid_topic: "/velodyne_points"
imu_topic: "/imu/data"
Lidar構成
preprocess:
lidar_type: 2 # 1 表示Livox 雷达, 2 表示Velodyne 雷达, 3 表示ouster 雷达
scan_line: 32 # 32线
scan_rate: 10 # velodyne 频率, unit: Hz,
IMUとLIDARは比較的外部パラメータであり、
extrinsic_T: [ 0, 0, 0]
extrinsic_R: [ 1, 0, 0,
0, 1, 0,
0, 0, 1]
# 我的参数是因为IMU在lidar的正上方位置