slam_in_autonomous_driving_change: A C++ repository from jamefrank

SLAM in Autonomous Driving book (SAD book)

本书向读者系统介绍了惯性导航、组合导航、激光建图、激光定位、激光惯导里程计等知识。本仓库是书籍对应的源代码仓库，可以公开使用。

注意

本代码是在高博的源代码基础上，按照深蓝学院的课程要求，对各章的部分代码进行修改，以实现特定的功能．源代码见地址：https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving

本书的内容编排

第1章，概述
第2章，数学基础知识回顾，几何学、运动学、KF滤波器理论，矩阵李群
第3章，误差状态卡尔曼滤波器，惯性导航、卫星导航、组合导航
第4章，预积分，图优化，基于预积分的组合导航
第5章，点云基础处理，各种最近邻结构，点云线性拟合
第6章，2D激光建图，scan matching, 似然场，子地图，2D回环检测，pose graph
第7章，3D激光建图，ICP，变种ICP，NDT，NDT LO, Loam-like LO，LIO松耦合
第8章，紧耦合LIO，IESKF，预积分紧耦合LIO
第9章，离线建图，前端，后端，批量回环检测，地图优化，切片导出
第10章，融合定位，激光定位，初始化搜索，切片地图加载，EKF融合

本代码所做的修改

第3章，将ESKF运动方程改为左乘模型，并给出代码实现
第4章，实现Odom触发的图优化；使用数值求导来验证解析求导结果的正确性
第5章，在三维体素中定义NEARBY14，实现14格最近邻查找；对比本节的最近邻算法和nanoflann算法，给出精度和时间指标
第6章，实现基于优化器的点到点ICP，点到线ICP；基于直线拟合，检测单个Scan退化
第7章，为三类手写ICP和手写NDT添加柯西鲁棒核函数；并将鲁棒核函数引入增量NDTLO和LooselyLIO；为LOAM like LO设计地面点云提取流程，并为地面点云使用点面ICP
第8章，将IEKF中的观测方程从增量NDT换成点面ICP
第9章，为本书手写NDT设计匹配度评估指标，并利用该指标提取回环；将离线点云地图改为NDT map并存储
第10章，实现基于NDT map的激光定位。根据车辆实时位姿，加载所需的NDT体素并完成定位。同样，要根据初始的RTK位置进行角度搜索

本书的特点

本书大概是您能找到的类似材料中，数学推导和代码实现最为简单的书籍。
在这本书里，您会复现许多激光SLAM中的经典算法和数据结构。
- 您需要自己推导、实现一个误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)，把IMU和GNSS的数据喂给它，看它如何推算自己的状态。
- 您还会用预积分系统实现一样的功能，然后对比它们的运行方式。
- 接下来您会实现一遍2D激光SLAM中的常见算法：扫描匹配、似然场、子地图，占据栅格，再用回环检测来构建一个更大的地图。这些都需要您自己来完成。
- 在激光SLAM中，您也会自己实现一遍Kd树，处理近似最近邻，然后用这个Kd树来实现ICP，点面ICP，讨论它们有什么可以改进的地方。
- 然后您会实现经典的NDT算法，测试它的配准性能，然后用它来搭建一个激光里程计。它比大部分现有LO快得多。
- 您也会实现一个点面ICP的激光里程计，它也非常快。它工作的方式类似于Loam，但更简单。
- 您会想要把IMU系统也放到激光里程计中。我们会实现松耦合和紧耦合的LIO系统。同样地，您需要推导一遍迭代卡尔曼滤波器和预积分图优化。
- 您需要把上面的系统改成离线运行的，让回环检测运行地充分一些。最后将它做成一个离线的建图系统。
- 最后，您可以对上述地图进行切分，然后用来做实时定位。
本书的大部分实现都要比类似的算法库简单的多。您可以快速地理解它们的工作方式，不需要面对复杂的接口。
本书会使用非常方便的并发编程。您会发现，本书的实现往往比现有算法更高效。当然这有一部分是历史原因造成的。
本书每章都会配有动态演示，像这样：

希望您能喜欢本书的极简风格，发现算法的乐趣所在。

数据集

数据集下载链接：
百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1ELOcF1UTKdfiKBAaXnE8sQ?pwd=feky 提取码: feky
OneDrive链接：https://1drv.ms/u/s!AgNFVSzSYXMahcEZejoUwCaHRcactQ?e=YsOYy2
包含以下数据集。总量较大(270GB)，请视自己硬盘容量下载。
- UrbanLoco (ULHK，3D激光，道路场景)
- NCLT (3D激光，RTK，校园场景)
- WXB (3D激光，园区场景)
- 2dmapping (2D激光，商场场景)
- AVIA (大疆固态激光)
- UTBM (3D激光，道路场景)
其他的内置数据
- 第3,4章使用文本格式的IMU，RTK数据
- 第7章使用了一部分EPFL的数据作为配准点云来源
您应该将上述数据下载至./dataset/sad/目录下，这样许多默认参数可以正常工作。如果不那么做，您也可以手动指定这些文件路径。如果您硬盘容量不足，可以将其他硬盘的目录软链至此处。

编译

本书推荐的编译环境是Ubuntu 20.04。更老的Ubuntu版本需要适配gcc编译器，主要是C++17标准。更新的Ubuntu则需要您自己安装对应的ROS版本。
在编译本书代码之前，请先安装以下库（如果您机器上没有安装的话）
- ROS Noetic: http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu
- 使用以下指令安装其余的库
```
sudo apt install -y ros-noetic-pcl-ros ros-noetic-velodyne-msgs libopencv-dev libgoogle-glog-dev libeigen3-dev libsuitesparse-dev libpcl-dev libyaml-cpp-dev libbtbb-dev libgmock-dev
```
- Pangolin: https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin
- 通过cmake, make安装本repo下的thirdparty/g2o库
之后，使用通常的cmake, make方式就可以编译本书所有内容了。例如

mkdir build
cd build
cmake ..
make -j8

编译后各章的可执行文件位于bin目录下

适配Ubuntu18.04

为了在Ubuntu18.04上编译运行，需要安装gcc-9，并且使用对应版本的TBB

安装gcc-9

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo update-alternatives --remove-all gcc
sudo update-alternatives --remove-all g++

#命令最后的1和10是优先级，如果使用auto选择模式，系统将默认使用优先级高的
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 10

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 10

检查版本

g++ -v

编译程序

mkdir build
cd build
cmake .. -DBUILD_WITH_UBUNTU1804=ON
make -j8

TODO项

LioPreiteg在某些数据集上不收敛

NOTES

[已确认] ULHK的IMU似乎和别家的不一样，已经去了gravity
[已确认] NCLT的IMU在转包的时候转成了Lidar系，于是Lidar与IMU之间没有旋转的外参（本来Lidar是转了90度的），现在Lidar是X左Y后Z下，原车是X前Y右Z下。本书使用的NCLT数据均基于点云系, IMU的杆臂被忽略。
[已确认] NCLT的rtk fix并不是非常稳定，平均误差在米级

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