[논문리뷰]LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

선우진·2023년 11월 13일
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Github을 통한 사용

https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM

의존성 설치

sudo apt-get install -y ros-noetic-navigation
sudo apt-get install -y ros-noetic-robot-localization
sudo apt-get install -y ros-noetic-robot-state-publisher

gtsam 라이브러리 설치

sudo add-apt-repository ppa:borglab/gtsam-release-4.0
sudo apt install libgtsam-dev libgtsam-unstable-dev

설치

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.git
cd ..
catkin_make
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

catkin_make 이전에 버전(noetic)에 맞게 코드들을 수정 해줘야한다.

  • Configure the utility.h to use #include <opencv2/opencv.hpp> instead of #include <opencv/cv.h>

  • Configure CMakeLists.txt to use set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++14") instead of set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")

  • Move #include <opencv2/opencv.hpp> after the pcl headers

lio-sam 실행

roslaunch lio_sam run.launch

rosbag play your-bag.bag -r 3

위 사이트에서 제공한 데이터를 넣고 실행 할 수 있다.

1. walking_dataset 사용

rosbag play walking_dataset.bag -r 3

2. Park_dataset 사용

rosbag play park_dataset.bag -r 3

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