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参考https://py1995.blog.csdn.net/article/details/137286327?spm=1001.2014.3001.5502文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-846949.html
参考https://py1995.blog.csdn.net/article/details/137539651?spm=1001.2014.3001.5502文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-846949.html
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目录 一、工作空间的创建，功能包的编译等等 二、lego_loam运行、记录traj轨迹 三、evo对比使用 四、kitti2bag转换 五、lio_sam https://blog.csdn.net/qq_40528849/article/details/124705983 1.运行 launch 文件 roslaunch lego_loam run.launch 注意：参数“/ use_sim_time”，对于模拟则设置为“true”，对于使用
在第三章中讲述了executeCycle的总体作用，可以看到这个函数的作用主要是将全局路径规划的路径给到局部路径规划，并判断机器人是否到位，如果没有到位就调用computeVelocityCommands函数计算机器人的速度。这里也就是move_base的局部路径规划的所在之处。这章简单张开看一下m
前提： 需要安装navigation包 ，才可以运行move_base。 move_base包默认算法： 全局路径规划：Dijkstra； 局部路径规划：航迹推算； A*、Dijkstra属于全局路径规划、DWA属于局部路径规划。 move_base.launch文件需要 添加以下内容 ： 整体的move_base.launch文件内容如下（其中 turtlebot3_navigati
目录 1 octomap的安装 2 二维导航节点的建立及栅格地图的构建 3 三维栅格地图的建立 这里采用命令安装： 这样子就是安装好了。 我们进入liosam的工作空间下的launch文件夹： 新建一个launch文件，就叫octomap2D.launch 将下面的
论文链接 LIO-SAM 0. Abstract 提出了一种通过平滑和映射进行紧耦合激光雷达惯性里程计的框架 LIO-SAM，它实现了高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建 LIO-SAM 在因子图上制定激光雷达惯性里程计，允许将多种相对和绝对测量（包括闭环）从不同来源作为因子合并到系统
环境配置: ubuntu18.04, ros1(ros-melodic) 注: 在ros1的kinetic, melodic, noetic(https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/issues/206)上被测试过; ros1的github代码: https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/tree/master ros2的github代码: https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/tree/ros2 论文：LIO-SAM:Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry vis Smoothin
笔者在学习LIO_SAM时踩了不少坑，在此记录从开始到最后整个踩坑过程。文中参考了很多大佬的文章，我只是个搬运工。 可以直接跳到第二部分从0到1实现 有疑问可以随时联系我，欢迎交流。 ⼀种激光惯导紧耦合的SLAM框架，可在室内和室外实现效果不错的建图。 (1) Image
LIO-SAM的全称是：Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping 从全称上可以看出，该算法是一个紧耦合的雷达惯导里程计（Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry），借助的手段就是利用GT-SAM库中的方法。 LIO-SAM 提出了一个利用GT-SAM的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。 实现了
前言： LIO-SAM在后端中同时维护着两个里程计，一个是增量式里程计，一个是优化后的里程计，其中优化后的里程计是经过imu、回环、gps因子图联合优化后的结果，是整个系统中最准确的位姿估计，那么为什么还需要维护增量式里程计呢？ 以下是我的理解 ，不一定正确，如有
本文是对自己学习过程的一个记录和总结，如果内容有误，请大家指点，感谢。 本文是在已经安装好ROS环境中进行的，不需要提前安装其他库，只需按照步骤进行操作，便能完成LIO-SAM的编译和运行，并且每一步都有我执行时的截图进行参考。 1.【创建工作空间】
