开发环境
- ROS1/Melodic
- hdl_graph_slam (地图构建)
- interactive_slam （离线地图优化）
由于开发环境中需要从github中嵌套下载非常多的包，在没有翻墙的情况下直接下载几乎每次都会下载到一半后中断，因此在这里将环境依赖下载完整版本打包了。
链接：https://pan.baidu.com/s/1URtRfrcnXtmnGHNhjwwfgA?pwd=9ylu
提取码：9ylu
地图构建流程
1. 发布点云信息，保存点云数据
不同的激光雷达采用不用的驱动，在ROS（Melodic）下发布其点云数据。
受到计算资源的约束，在线实时地图构建有一定概率失败特别是场景比较大的情况，因此推荐采用在线录制数据，然后以较低的频率播放点云数据的形式获得更高的精度和鲁棒性，避免多次建图的麻烦。
录制数据：
rosbag record -a
倍速播放数据：
rosbag play -r 0.1 xxx.bag
2. hdl_graph_slam构建地图
由于激光雷达的参数不一致，因此在构建地图之前需要修改launch文件中的参数，这里以官方示例中的hdl_graph_slam_501.launch 文件为基础进行少量修改。
- 修改第10行的参数
<arg name="points_topic" default="/velodyne_points" />点云topic修改为和所用点云驱动相同的名称 - 修改20行
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="lidar2base_publisher" args="0 0 0 0 0 0 base_link velodyne 10" />修改相对位置关系，以及tf的名称 - 修改75行
<param name="height_clip_range" value="0.5" />设置激光雷达安装高度，用于分割地面。
运行算法
在三个终端中分别运行：
rosbag play -r 0.1 xxx.bag # 发布数据包
roslaunch hdl_graph_slam hdl_graph_slam_501.launch # 启动算法
rviz -d hdl_graph_slam hdl_graph_slam.rviz # 在 rviz 目录下运行
最后得到效果如下图：
保存点云地图
rosservice call /hdl_graph_slam/dump "/home/xxx/map"
rosservice call /hdl_graph_slam/save_map false 0.05 "/home/xxx/map/map.pcd"
地图离线优化过程
利用interactive_slam算法对构建的地图进行进一步的优化
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-458593.html
具体操作可以参考官方教程文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-458593.html
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