运行A-LOAM问题记录

ceres问题

需要重新安装ceres库，十四讲中的ceres库太老，不适用。从官网下载安装稳定版的ceres库。点击latest stable release下载，不建议适用git克隆（太慢）。
在编译ceres库的时候，程序卡死，建议多编译几次，安装官网教程来，并行数选择222，太高会卡死。
catkin_make编译A-LOAM中ceres报错，新版的ceres需要C++14，最新版的需要C++17，在A-LOAM中的CMakeLists.txt中修改**C++**编译版本为141414或171717

-j16报错

catkin_make编译-j16报错，编译时用终端命令覆盖脚本命令，降低并行数目，如-j4

CV报错

catkin_make编译CV报错，我的电脑有两个版本的OpenCV，在CMakeLists.txt中指定依赖的OpenCV版本即可，find_package(OpenCV 3 REQUIRED)

其他教程

A-LOAM运行和常见问题及解决方法

编译A-LOAM时Ceres库报错

KITTI数据集使用

KITTI数据集文件树如下：

.
|-- data_odometry_color
|   `-- dataset
|       `-- sequences
|           |-- 00
|           |   |-- calib.txt
|           |   |-- image_2
|           |   |-- image_3
|           |   `-- times.txt
|           `-- 01
|               `-- image_2
|-- data_odometry_gray
|   `-- dataset
|       `-- sequences
|           |-- 00
|           |   |-- calib.txt
|           |   |-- image_0
|           |   |-- image_1
|           |   `-- times.txt
|           `-- 01
|               `-- image_0
|-- data_odometry_velodyne
|   `-- dataset
|       `-- sequences
|           |-- 00
|           |   `-- velodyne
|           `-- 01
|               `-- velodyne
|-- kitti.bag
`-- velodyne`-- odometry|-- data_object_image_2.zip|-- data_object_label_2|   `-- training|       `-- label_2`-- data_object_label_2.zip

其中，图片序列文件中image_0、image_1分别表示相机的左目和右目的图像序列，相机的标定结果在文件calib.txt中，记录相机帧的时间戳在文件times.txt中

KITTI Lidar数据集

Kitti数据集没有提供相应的ros包，需要我们自己来写一个接口将Kitti数据转成ros包来把数据送到程序中去（播包）
A-LOAM作者提供了一个结点kitti_helper来处理KITTI数据集。
运行程序只需要灰度图像序列和lidar里程计序列即可

修改参数

修改kitti_helper.aunch中的参数

修改dataset_folder的值为/learn/Dataset/KITTI/
修改output_bag_file的值为/learn/Dataset/KITTI/kitti.bag

修改kittiHelper.cpp文件中的路径变量值

修改时间戳路径

std::string timestamp_path = "data_odometry_gray/dataset/sequences/" + sequence_number + "/times.txt";

对应的左右目图片路径

left_image_path << dataset_folder << "data_odometry_gray/dataset/sequences/" + sequence_number + "/image_0/" << std::setfill('0') << std::setw(6) << line_num << ".png";

right_image_path << dataset_folder << "data_odometry_gray/dataset/sequences/" + sequence_number + "/image_1/" << std::setfill('0') << std::setw(6) << line_num << ".png";

修改lidar数据的路径

lidar_data_path << dataset_folder << "data_odometry_velodyne/dataset/sequences/" + sequence_number + "/velodyne/" << std::setfill('0') << std::setw(6) << line_num << ".bin";

编译运行

修改完参数后要保存文件，重新编译运行ros包，然后刷新一下工作空间。

namt:~/cat_kin_ws$ catkin_make
namt:~/cat_kin_ws$ source ./devel/setup.bash

开始运行

namt:~/cat_kin_ws$roslaunch aloam_velodyne kitti_helper.launch

新终端，打开rviz

namt:~/cat_kin_ws$ rviz

在图示的地方条件左目、右目图像，点云
然后因为点云的默认坐标是map，修改为程序中的camera_init，然后若觉得lidar束太小，可以修改尺寸。

以play bag的方式运行

首先在新终端起一个roscore
然后在kitti数据集bag文件目录下play bag
```
rosbag play kitti.bag
```
在工作空间目录下使用rviz实时查看，然后同上边一样添加左右图像、点云，修改坐标系。效果和使用结点一样。

最终效果图：

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