/slam_in_autonomous_driving_change

高博新书《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修改版,根据深蓝学院要求,对每一章的代码进行特定修改,以实现不同的功能。

Primary LanguageC++GNU General Public License v3.0GPL-3.0

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)
    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
  • 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