眾所周知最近在和工友搞SLAM，好家伙工友M1版的MAC+虛擬機跑ROS（其實一開始在英偉達的XAVIER上面跑來著，無奈空間不夠，寄了），總之就是大概一周內都在調試（斷斷續續的那種），今天是工作日，我也實在看不下去了，也投入到了這個令人頭禿的工作中，事實證明這個東西是真的熬人。

一開始跑的FAST-LIO，是雷達+IMU的SLAM框架，在最后一步的雷達和IMU的配準的時候有一些超過了我和工友能力范圍的步驟（搞不幾米了），雖然這樣，但是忙了這么久了，有點難過，后來找了找有沒有不用IMU的框架，然后就有了這篇文章，但是我有個疑惑的地方，我個人感覺MID-40雷達自己是帶有IMU的，因為在驅動里面我找到了這樣的開關，以及在建圖的過程中下面車輛微小的動作也可以在圖中有體現，我覺得應該是有IMU的。

emmmm，沒有IMU，無妨我們有外置的，有空加一個上去

這篇文章主要是展示使用，安裝過程中的一些坑也會說明。

先看看結果：

Loam-Livox是用于Livox 激光雷達的穩健、低漂移和實時里程計和測繪軟件包，是專為大規模工業用途而設計的低成本和高性能激光雷達。

該LOAM 算法僅使用一個 Livox Mid-40 單元，沒有融合其他傳感器如 IMU、GPS 或攝像頭。通過運動補償機制進行連續掃描匹配，從而實現 LiDAR位姿的實時解算（即測距）。有了LiDAR位姿， 所有LiDAR測量的點云就可以投影到同一個全局坐標系中， 得到環境的三維地圖。為提升算法性能和可靠性，一系列核心問題得以解決，包括有限視場下的特征提取和篩選、雜點剔除、移動物體過濾以及幀內運動補償。該算法的測距和建圖部分均可以同時在MacBook上以 20 Hz 的頻率實時運行（工友的本子沒有跑起來）。

官方測試的是Ubuntu16,18的版本（64bit），我這里使用的是20.04.

記得安裝的時候替換里面的XXX，第二個是我的安裝命令。

    sudo apt-get install ros-XXX-cv-bridge ros-XXX-tf ros-XXX-message-filters ros-XXX-image-transport

sudo apt-get install ros-noetic-cv-bridge ros-noetic-tf ros-noetic-message-filters ros-noetic-image-transport

關于PCL和Ceres Solver的安裝，你可以看下篇文章，注意PCL需要安裝1.9的版本。

如果你使用的是MID-100的高端貨，需要在ROS的驅動包里面設置這個參數

    cd ~/xxxx/src
    git clone https://github.com/hku-mars/loam_livox.git
    cd ../
    catkin_make
    source ~/xxxx/devel/setup.bash

xxxx是你自己的目錄，按部就班的執行就好

那么我敢打包票，你會遇到一個Opencv的報錯問題，無妨~我們已經解決了。

有的人說要把這里的OpenCV版本號改了，其實不用

在源碼的文件夾里面修改這個文件為

#include 

其實就是opencvAPI的變動

    cap.set(cv::CAP_PROP_SETTINGS, 1); // opens camera properties dialog
    cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320);
    cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240);

這個里面修改三個文件，此時保存編譯

至少里面的這些東西都不報錯，就是都安裝OK

當然下面給的是安裝OpenCV的命令：

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
sudo apt-get install pkg-config
sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev 
libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev 
libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev 
gfortran openexr libatlas-base-dev python3-dev python3-numpy 
libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev libopenexr-dev 
libgstreamer-plugins-base1.0-devlibgstreamer1.0-dev

mkdir ~/opencv_build && cd ~/opencv_build
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
gitclonehttps://github.com/opencv/opencv_contrib.git

cd ~/opencv_build/opencv
mkdir-pbuild&&cdbuild

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE 
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON 
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON 
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON 
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_build/opencv_contrib/modules 
-DBUILD_EXAMPLES=ON..

make-j8

sudomakeinstall

安裝

pkg-config--modversionopencv4

驗證

roslaunch loam_livox livox.launch
roslaunch livox_ros_driver livox_lidar.launch

先運行第一個節點，啟動接收和建圖的線程，然后第一個，雷達開始啟動。

建圖的時候，室內還是算了，雷達一掃百米，室內實在是憋屈啊。在室外測試，因為雷達本身的范圍就很大了，這里也不就建議不停的旋轉雷達，可以多繞一圈來補充特征點，以及就是要勻速走直線，拐彎也要平緩，不能速度突變。