前言

大致看了一下ORB-SLAM、DF-VO等SLAM相关项目，也围绕着DF-VO做了一些修改，现在研二，也该为自己的未来作打算了，看了一下求职的信息，其实给我的感觉招雷达SLAM的会比视觉SLAM的要多，稍微统计了一下，SLAM岗下面几个要求在招聘信息出现的次数比较多。

ROS
C++
LOAM
ORB-SLAM
cartographer
VINS
非线性优化
卡尔曼

其实之前也一直想学习一下激光SLAM相关知识，这会就拿LOAM开刀吧

安装依赖

1. Ubuntu和ROS

这个不用多说了吧

2. Ceres

Ceres的安装我参考了官方手册，连接在这
安装过程中也没遇到什么问题，一切都很顺利

3. PCL

PCL我也参考了官网的操作流程，我在CSDN上搜索ubuntu20安装PCL，看了一些，感觉安装流程都很麻烦，直到我看到了官网的安装教程，只需要一句话而以！！
官方手册在这
官网在这
终端打开并输入以下命令一键安装

sudo apt-get install libpcl-dev

编译过程

下载和编译

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM.git
cd ../
catkin_make
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

当然，一般来说编译肯定不是一帆风顺的哈哈，下面是我编译过程中遇到的几个小问题

问题1

/usr/include/pcl-1.10/pcl/pcl_config.h:7:4: error: #error PCL requires C++14 or above#error PCL requires C++14 or above

就是工作空间里面的PCL得用C++14吧，而编译时候指定的是11，所以需要该一下，这个时候打开cmakeLists.txt文件，第五行如下：

set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")

只要改成下面这个就可以了

set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++14")

问题2

/home/a/catkin_ws/src/A-LOAM/src/laserMapping.cpp:43:10: fatal error: pcl_conversions/pcl_conversions.h: 没有那个文件或目录#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>

我搜了，看到了这篇博客，终端打开输入以下命令即可解决

sudo apt-get install ros-noetic-pcl-conversions

/home/a/catkin_ws/src/A-LOAM/src/scanRegistration.cpp:44:10: fatal error: opencv/cv.h: 没有那个文件或目录#include <opencv/cv.h>

问题3

找不到CV，其实ROS中noetic已经自动安装了CV4了，只不过引入不对而以link
这个时候只需要找到出错的位置，如下：

#include <opencv/cv.h>

改成下面这样子就可以了

#include <opencv2/imgproc.hpp>

问题4

/home/a/catkin_ws/src/A-LOAM/src/kittiHelper.cpp:91:64: error: ‘CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE’ was not declared in this scopecv::Mat left_image = cv::imread(left_image_path.str(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

C++我不是很懂，我找到博客有说明这个问题的

找到出错位置，如下

cv::Mat left_image = cv::imread(left_image_path.str(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

改成以下的就行了

cv::Mat left_image = cv::imread(left_image_path.str(), cv::IMREAD_GRAYSCALE);

运行

运行这部分，前面indoor数据比较容易运行起来，就直接上kitti数据吧。

这里得下载KITTI odometry数据集，官网在这

但是这个地方下载贼慢，我看到有博主把东西下载下来了，传到了云盘，可以在这找。

然后这是我数据集的格式，根规定的稍微有点区别，所以代码要改一下下。

.
└── KITTI├── results│   ├── 00.txt│   ├── 01.txt│   └── 10.txt├── sequences│   ├── 00│   │   ├── calib.txt│   │   ├── image_0│   │   │   ├── 000000.png│   │   │   └── 000002.png│   │   ├── image_1│   │   │   ├── 000000.png│   │   │   └── 000002.png│   │   ├── times.txt│   │   └── velodyne│   │       ├── 000000.bin│   │       └── 000001.bin│   ├── 01│   │   ├── calib.txt│   │   ├── image_0│   │   │   ├── 000000.png│   │   │   └── 000002.png│   │   ├── image_1│   │   │   ├── 000000.png│   │   │   └── 000002.png│   │   ├── times.txt│   │   └── velodyne│   │       ├── 000000.bin│   │       └── 000001.bin│   └── 10│       ├── calib.txt│       ├── image_0│       │   ├── 000000.png│       │   └── 000002.png│       ├── image_1│       │   ├── 000000.png│       │   └── 000002.png│       ├── times.txt│       └── velodyne│           ├── 000000.bin│           └── 000001.bin└── velodyne└── sequences├── 00│   ├── calib.txt│   ├── image_0│   ├── image_1│   └── times.txt├── 01│   ├── calib.txt│   ├── image_0│   ├── image_1│   └── times.txt└── 10├── calib.txt├── image_0├── image_1└── times.txt

在原文的132行，把第一个velodyne/去掉就可以了，这样子数据集好看一点。

lidar_data_path << dataset_folder << "velodyne/sequences/" + sequence_number + "/velodyne/"

改称这样子

lidar_data_path << dataset_folder << "sequences/" + sequence_number + "/velodyne/"

然后编译，按照github项目先更改launch文件，再运行两个launch就可以了

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