3D SLAM新手指南：LIO-SAM的安装和使用
本资源文件提供了在 Ubuntu 18.04 系统上安装和运行 LIO-SAM（激光雷达惯性里程计和建图）的详细指南。LIO-SAM 是一种用于 3D SLAM（同时定位和建图）的算法，结合了激光雷达（Lidar）、惯性测量单元（IMU）和 GPS 数据，可用于自动驾驶和机器人导航等领域。
背景介绍
在自动驾驶和机器人导航中，激光雷达是一种高精度、探测距离远的传感器，可提供周围环境的精确点云数据。为了处理这些点云数据，诞生了激光 SLAM 技术。LIO-SAM 是基于 LOAM（激光雷达里程计和建图）系列算法的扩展版本，添加了 IMU 预积分因子和 GPS 因子，从而提升了 SLAM 的精度和鲁棒性。
安装步骤
1. 安装依赖项
在安装 LIO-SAM 之前，请确保系统中已安装必要的依赖项。以下是安装依赖项的命令：
sudo apt-get install -y ros-melodic-navigation
sudo apt-get install -y ros-melodic-robot-localization
sudo apt-get install -y ros-melodic-robot-state-publisher
2. 安装 LIO-SAM
首先，将 LIO-SAM 的代码库克隆到您的工作空间中：
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.git
然后，编译 LIO-SAM：
cd ~/catkin_ws
catkin_make
3. 下载数据集
LIO-SAM 的作者提供了多个测试数据集。您可以从提供的链接下载数据集，并将其保存到指定目录中。
运行 LIO-SAM
1. 启动 LIO-SAM
使用以下命令启动 LIO-SAM：
roslaunch lio-sam run.launch
2. 播放数据包
启动 LIO-SAM 后，可以使用以下命令播放数据包：
rosbag play ~/catkin_ws/src/data/casual_walk.bag
3. 保存建图结果
如果需要保存建图结果，可以修改 params.yaml 文件中的参数，将 SavePCD 设置为 true，并指定保存路径。
优势
LIO-SAM 的优势在于：
- 高精度和鲁棒性：LIO-SAM 结合了激光雷达、IMU 和 GPS 数据，提高了 SLAM 的精度和鲁棒性，可有效应对不同环境和复杂场景。
- 开源和可定制：LIO-SAM 是开源的，用户可以根据自己的需求对其进行定制和扩展，满足不同的应用场景。
- 广泛应用：LIO-SAM 已被广泛应用于自动驾驶、机器人导航、室内定位等领域，具有良好的实际效用。
总结
通过本资源文件，您可以轻松地在 Ubuntu 18.04 系统上安装和运行 LIO-SAM，进行 3D SLAM 的实验和应用。LIO-SAM 的强大功能和灵活性使其成为自动驾驶和机器人导航领域的理想选择。