港大Loam-纯雷达建图
众所周知最近在和工友搞SLAM，好家伙工友M1版的MAC+虚拟机跑ROS（其实一开始在英伟达的XAVIER上面跑来着，无奈空间不够，寄了），总之就是大概一周内都在调试（断断续续的那种），今天是工作日，我也实在看不下去了，也投入到了这个令人头秃的工作中，事实证明这个东西是真的熬人。
一开始跑的FAST-LIO，是雷达+IMU的SLAM框架，在最后一步的雷达和IMU的配准的时候有一些超过了我和工友能力范围的步骤（搞不几米了），虽然这样，但是忙了这么久了，有点难过，后来找了找有没有不用IMU的框架，然后就有了这篇文章，但是我有个疑惑的地方，我个人感觉MID-40雷达自己是带有IMU的，因为在驱动里面我找到了这样的开关，以及在建图的过程中下面车辆微小的动作也可以在图中有体现，我觉得应该是有IMU的。
emmmm，没有IMU，无妨我们有外置的，有空加一个上去
这篇文章主要是展示使用，安装过程中的一些坑也会说明。
先看看结果：
橡树就是我的工友了，也感谢他剪辑的视频~
Loam-Livox是用于Livox 激光雷达的稳健、低漂移和实时里程计和测绘软件包，是专为大规模工业用途而设计的低成本和高性能激光雷达。来自香港大学的作品。（令人羡慕的学校）
该LOAM 算法仅使用一个 Livox Mid-40 单元，没有融合其他传感器如 IMU、GPS 或摄像头。通过运动补偿机制进行连续扫描匹配，从而实现 LiDAR位姿的实时解算（即测距）。有了LiDAR位姿， 所有LiDAR测量的点云就可以投影到同一个全局坐标系中， 得到环境的三维地图。为提升算法性能和可靠性，一系列核心问题得以解决，包括有限视场下的特征提取和筛选、杂点剔除、移动物体过滤以及帧内运动补偿。该算法的测距和建图部分均可以同时在MacBook上以 20 Hz 的频率实时运行（工友的本子没有跑起来）。
官方测试的是Ubuntu16,18的版本（64bit），我这里使用的是20.04.
记得安装的时候替换里面的XXX，第二个是我的安装命令。
sudo apt-get install ros-XXX-cv-bridge ros-XXX-tf ros-XXX-message-filters ros-XXX-image-transportsudo apt-get install ros-noetic-cv-bridge ros-noetic-tf ros-noetic-message-filters ros-noetic-image-transport关于PCL和Ceres Solver的安装，你可以看下篇文章，注意PCL需要安装1.9的版本。
如果你使用的是MID-100的高端货，需要在ROS的驱动包里面设置这个参数
cd ~/xxxx/src
git clone https://github.com/hku-mars/loam_livox.git
cd ../
catkin_make
source ~/xxxx/devel/setup.bash
xxxx是你自己的目录，按部就班的执行就好
那么我敢打包票，你会遇到一个Opencv的报错问题，无妨~我们已经解决了。
有的人说要把这里的OpenCV版本号改了，其实不用
在源码的文件夹里面修改这个文件为
#include <opencv2/opencv.hpp>其实就是opencvAPI的变动
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);
这个里面修改三个文件，此时保存编译
至少里面的这些东西都不报错，就是都安装OK
当然下面给的是安装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-dev libgstreamer1.0-devmkdir ~/opencv_build && cd ~/opencv_build
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.gitcd ~/opencv_build/opencv
mkdir -p build && cd buildcmake -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 \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..make -j8sudo make install安装
pkg-config --modversion opencv4验证
roslaunch loam_livox livox.launch
roslaunch livox_ros_driver livox_lidar.launch先运行第一个节点，启动接收和建图的线程，然后第一个，雷达开始启动。
建图的时候，室内还是算了，雷达一扫百米，室内实在是憋屈啊。在室外测试，因为雷达本身的范围就很大了，这里也不就建议不停的旋转雷达，可以多绕一圈来补充特征点，以及就是要匀速走直线，拐弯也要平缓，不能速度突变。
编译一景
运行实景
晚霞还是很漂亮的，就是拍不出来了
这东西真令人头秃，有空会写下原理和代码分析
明天把雷达装本末的轮足上面跑一圈看看效果~
谢谢工友一周以来的努力：
工友牛逼！
https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver/blob/master/README_CN.mdhttps://blog.csdn.net/qq_52770407/article/details/124228003https://github.com/hku-mars/loam_livox/issues/121https://github.com/hku-mars/loam_livox