Creating-2D-laser-slam-from-scratch

1 lesson1:

1.1 如何遍历雷达数据

该节点展示了Laser_scan的数据类型，以及如何对其进行遍历

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson1 demo.launch

1.2 对雷达数据进行简单的特征提取

该节点展示了如何对Laser_scan进行简单的特征点提取, 特征点提取的算法取自于LIO-SAM

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson1 feature_detection.launch

2 lesson2:

2.1 使用PCL进行雷达数据的格式转换

该节点展示了如果对将 sensor_msgs/LaserScan 的数据类型转换成 sensor_msgs/PointCloud2。实际上是将 sensor_msgs/LaserScan 转成了 pcl::PointCloud< PointT>, 再由ros将 pcl::PointCloud< PointT> 转换成 sensor_msgs/PointCloud2。

通过如下命令生成包

cd ~/catkin_ws/src/Creating-2D-laser-slam-from-scratch
catkin_create_pkg lesson2 pcl_conversions pcl_ros roscpp sensor_msgs

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson2 scan_to_pointcloud2_converter.launch

2.2 使用PCL的ICP算法计算雷达的帧间坐标变换

该节点展示了如何使用PCL的ICP算法进行雷达的帧间坐标变换, 感受ICP算法的不足

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson2 scan_match_icp.launch

3 lesson3

3.1 使用PL-ICP算法计算雷达的帧间坐标变换

该节点展示了如何使用PLICP算法进行雷达的帧间坐标变换

通过如下命令生成包 cd ~/catkin_ws/src/Creating-2D-laser-slam-from-scratch catkin_create_pkg lesson3 roscpp sensor_msgs geometry_msgs tf2 tf2_ros tf2_geometry_msgs nav_msgs 编译前需要安装依赖，命令为 sudo apt-get install ros-kinetic-csm

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson3 scan_match_plicp.launch

3.2 基于PL-ICP的激光里程计

该节点使用基于PLICP算法计算出的帧间坐标变换，累加成一个激光雷达里程计，并发布tf. 本激光里程计在长走廊环境下匹配失败．

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson3 plicp_odometry.launch

4 lesson4

4.1 简单的栅格地图的构建

该节点展示了如何发布栅格地图，以及向栅格地图中存储不同值时的效果

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson4 make_occupancy_grid_map.launch

4.2 基于GMapping的栅格地图的构建

该节点展示了如何使用GMapping中的建图算法，将激光雷达数据转换成栅格地图

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson4 make_gmapping_map.launch

4.3 基于Hector的栅格地图的构建

该节点展示了如何使用Hector中的建图算法，将激光雷达数据转换成栅格地图

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson4 make_hector_map.launch

4.4 hector slam 的简单重写

该节点对hector的代码进行了整理，并发布了map->odom->base_link的TF树，并进行了注释

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson4 hector_slam.launch

hector中依赖了laser_geometry，如果编译不过请手动安装下这个包

5 lesson5

5.1 使用imu以及轮速计进行二维激光雷达数据的运动畸变校正

该节点使用imu以及轮速计进行二维激光雷达数据的运动畸变校正，将校正畸变后的数据以点云的形式发布出来

通过如下命令运行该节点 roslaunch lesson5 lidar_undistortion.launch

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