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A-LOAM 3D SLAM の実行

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この文書は AI によって翻訳されています。内容に不正確な点や改善すべき点がございましたら、文書下部のコメント欄または以下の Issue ページにてご報告ください。
https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

reComputer 上で A-LOAM 3D SLAM を実行する方法

A-LOAM の概要​

A-LOAM は、J. Zhang と S. Singh による元の LOAM (Lidar Odometry and Mapping) アルゴリズムの高度な実装です。A-LOAM の主な特徴は以下の通りです：

  • リアルタイムの LiDAR オドメトリとマッピング。
  • Eigen と Ceres Solver を使用した簡潔なコード構造。
  • 多様な環境での高い性能と堅牢性。

A-LOAM は、自動運転、ロボティクス、3D マッピングなどのさまざまな用途に使用できます。

この Wiki では、RoboSense RS32 LiDAR センサーを使用して reComputer Jetson シリーズ上で A-LOAM (Advanced LOAM) アルゴリズムをセットアップして実行するための詳細な手順を提供します。A-LOAM は、効率的でリアルタイムのマッピングとローカリゼーションを実現するために Eigen と Ceres Solver を活用した LOAM の高度な実装です。

前提条件​

始める前に​

環境セットアップ​

  • ステップ 1: gflags、google-glog、suitesparse、cxsparse3、cxsparse をインストールします。
    sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev
    sudo apt-get install libsuitesparse-dev libcxsparse3 libcxsparse-dev
  • ステップ 2: PCL (Point Cloud Library) をインストールします。
    sudo apt install libpcl-dev
  • ステップ 3: Ceres をインストールします。
    wget ceres-solver.org/ceres-solver-1.14.0.tar.gz
    tar xvf ceres-solver-1.14.0.tar.gz
    cd ceres-solver-1.14.0
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    make -j4 
    sudo make install
  • ステップ 4: ワークスペース (~/catkin_ws/src) の src ディレクトリに A-LOAM コードをクローンします。
    cd ~/catkin_ws/src
    git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM.git

設定ファイルとソースコードの変更​

  • ステップ 1: A-LOAM アルゴリズムはポイントクラウドタイプを XYZIRT とする必要がありますが、RS32 LiDAR のデフォルト出力は XYZI です。そのため、~/catkin_ws/src/rslidar_sdk/ ディレクトリ内の CMakeLists.txt ファイルの 8 行目 を変更し、XYZI を XYZIRT に変更します。

  • ステップ 2: A-LOAM がサブスクライブするデフォルトのポイントクラウドトピックは /velodyne_points ですが、RS32 LiDAR のデフォルト出力トピックは /rslidar_points です。そのため、~/catkin_ws/src/rslidar_sdk/config/config.yaml ファイルの 26 行目 のトピック名を /velodyne_points に変更します。

  • ステップ 3: C++14 を使用している場合、~/catkin_ws/src/A-LOAM/ ディレクトリ内の CMakeLists.txt ファイルの 5 行目 を変更し、C++11 を C++14 に変更します。

  • ステップ 4: OpenCV 4.x を使用している場合、~/catkin_ws/src/A-LOAM/src ディレクトリ内の scanRegistration.cpp ファイルの 44 行目 の OpenCV ヘッダーファイル参照を更新する必要があります (OpenCV 3.x を使用している場合、このステップはスキップ可能です)。

    コードを以下のように置き換えます：

    #include <opencv/cv.h>

    以下に変更：

    #include <opencv2/opencv.hpp>

  • ステップ 5: ~/catkin_ws/src/A-LOAM/src/kittiHelper.cpp の 91 行目 と 93 行目 で CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE を cv::IMREAD_GRAYSCALE に変更します。

  • ステップ 6: tf2 を使用している場合、~/catkin_ws/src/A-LOAM/src/ ディレクトリ内のすべての .cpp ファイル (kittiHelper.cpp, laserMapping.cpp, laserOdometry.cpp, scanRegistration.cpp) を変更し、frame_id=/camera_init を frame_id=camera_init に変更し、'/' 記号のみを削除します。

パッケージのコンパイル​

  • ステップ 1: ワークスペースに戻り、機能パックを再コンパイルして環境をリロードします。
    cd ~/catkin_ws
    catkin_make
    source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

3D SLAM の開始​

  • ステップ 1: LiDAR コードを実行します。
      roslaunch rslidar_sdk start.launch
  • ステップ 2: A-LOAM コードを実行します。
    roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_HDL_32.launch

技術サポートと製品ディスカッション​

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