激光雷达运动畸变校正

1. 介绍

自己写的激光雷达运动畸变校正算法，地址：https://github.com/LiuLimingCode/lidar_undistortion_2d

读取odom数据对2D激光雷达数据进行运动畸变校正。

2. 校正效果

在图片中，黄色方框代表机器人的位姿，红色点云代表原始的激光雷达数据，白色方框代表经过运动补偿后的激光雷达数据。

3. 参数

名称	类型	注释
scan_sub_topic	string	订阅的激光数据话题名
scan_pub_topic	string	经过运动畸变矫正后发布的激光数据话题名
enable_pub_pointcloud	bool	是否将校正后的数据重新封装为LaserScan消息发布
pointcloud_pub_topic	bool	经过运动畸变矫正重新封装LaserScan消息话题名
lidar_frame	string	激光雷达数据的坐标系
odom_frame	string	Odometry数据的坐标系
lidar_scan_time_gain	double	激光雷达单次扫描时间系数

4. 使用rosbag测试

1 正确编译本工程，并 source devel/setup.sh
2 输入以下指令：

roslaunch lidar_undistortion_2d test_lidar_undistortion_2d.launch enable_undistortion:=true

3 找到 /bag/sensor_data.bag ，输入指令：

rosbag play --clock sensor_data.bag

4 result
机器人在高速运动的过程中（>2.5m/s），由于激光雷达未进行运动补偿，激光雷达测量存在较大的畸变，所以与地图上的墙壁无法很好贴合，导致算法在高速运动的情况下定位不准确。

经过运动补偿后，激光雷达测量点基本能做到与墙壁贴合。

5. 参考

深蓝学院SLAM教程

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