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重头开始学ROS（8）---LVI-SLAM复现与实机部署Ubuntu20.04

news 2025/7/1 17:02:03

LVI-SLAM复现与实机部署

源码编译

由于LVI-SLAM原仓库建设于Ubuntu18.04上，因此在Ubuntu20.04的ROS Noetic版本上编译可能会存在一些问题，以下为编译过程，包含一些问题与解决方案：

源码的选择

由于LVI-SLAM的官方源码存在着传感器参数混乱、自身部署复杂等问题，因此官方在其github仓库下也提供了三个其他版本的源码，这里我们选择Easyused版本

编译过程

mkdir -p ~/catkin_ws/src 
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/Cc19245/LVI-SAM-Easyused
cd LVI-SAM-Easyused
git checkout new
cd ..
catkin_make

这里比作者的readme中多了第四行，这是因为不进入LVI-SAM文件无法进行切换new分支

问题1

Could not find a package configuration file provided by "GTSAM" with any of
the following names:GTSAMConfig.cmake
gtsam-config.cmake

这种情况一般是没有安装GTSAM，当然为了保险，我们先检查一下系统中是否含有GTSAM包，使用locate GTSAM，如果没有安装，则运行后没有任何输出。
如果爆出：locate not found,说明没有安装mlocate，运行sudo apt-get install mlocate进行安装即可。

GTSAM推荐在github上下载源码进行编译，这里注意ubuntu20.04使用GTSAM 4.0.3及以上的版本，否则会报“The “debug” argument must be followed by a library.”之类的错误。目前网上的解决方法都是说注释掉报错的部分，但这种操作本身风险就很大，在之后的cmake和install时又会出现其他错误。而我查阅了GTSAM中的issue，发现这个错误在2020年6月（18 Jun）的更新中已经得到了解决。

下载GTSAM4.0.3版本后，以下为编译安装过程：

#!bash
cd gtsam-4.X.X #替换成自己的目录
mkdir build
cd build
cmake ..
make check
sudo make install

安装GTSAM需要注意的点：
make check为检查过程，时间花费较长，若运行过后，出现报错：

Failure: "expected -4.1072555088854512e-14 but was: -2.0463630789890885e-12"
There were 1 failures
...
The following tests FAILED:
108 - testShonanAveraging (Failed)

无需在意，这一部的误差仅有1e-12数量级的误差，我们可以通过修改make的容忍值来避免该报错，但实际上这一步只是检查，因此无需在意，GTSAM的开发者也在github的issue中对该问题进行了回复。

问题2

: In instantiation of ‘void pcl::DefaultFeatureRepresentation<PointDefault>::NdCopyPointFunctor::operator()() [with Key = pcl::fields::alpha_m; PointDefault = pcl::PPFSignature]’:

这是因为ubuntu20.04自带的PCL 1.0需要c++ 14以上进行编译，因此我们需要在LVI-SAM-Easyused功能包中的cmakelist中添加这样一行代码：

set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)

问题3

fatal error: opencv/cv.h: 没有那个文件或目录

这是因为ubuntu20.04自带的是opencv4,所以需要对文件进行一定改动
将所有文件中的#include<opencv/cv.h>改为#include<opencv2/imgproc.hpp>

问题4

error while loading shared libraries: libmetis-gtsam.so: cannot open shared object file: No such file or directory

这是因为libmetis-gtsam.so在local/lib中，我们只需将其复制一份到/opt/ros/noetic/lib/中即可
输入命令：

sudo cp /usr/local/lib/libmetis-gtsam.so /opt/ros/noetic/lib/

问题5

运行编译过程中还会出现各种各样由于opencv版本不同带来的问题，只需修改报错的对应部分即可。

bag包的录制

为了更加方便的进行程序的调试，在进行实机部署之前，我们可以先进行数据的录制，待程序调试完毕之后，再进行实际部署。
ROS为数据的录制提供了工具rosbag，录制数据包是通过订阅话题，并将订阅到的数据保存下来，rosbag本质也是节点。

对指定话题的录制：

rosbag record <话题1> <话题2> <话题N>

录制完毕后，会保存数据到本地。

对bag包的信息查看:

rosbag info <包名>

可以查看bag包中发布的话题以及其数据格式
LVI-SLAM需要的话题以及数据格式如下：
在这里插入图片描述

值得注意的是，LVI-SLAM的点云数据需要ring和time，imu数据为9轴imu数据，图像数据官方为压缩的数据，但它在readme也提到了取消压缩的方法。

运行bag包发布数据

rosbag play <包名>

在这里插入图片描述

To Do List

实机测试前需要完成的工作：

确认传感器数据格式与话题并录制bag包（包含激光雷达、9轴imu、单目相机）
- 其中激光雷达数据要包含ring和time，数据为/points_raw,数据类型为sensor_msgs/PointCloud2
- 相机数据话题为/camera/image_raw，数据类型为sensor_msgs/Image
- imu话题为/imu_raw、数据类型为sensor_msgs/Imu
单目相机标定获取相机内参与畸变参数
- 需要具有标定板或标定纸拍摄一组照片，使用matlab或ROS的Camera Calibration工具
测量并获取imu到相机、相机到激光雷达、imu到激光雷达的旋转矩阵与平移矩阵
- 平移矩阵可以测量
- 旋转矩阵需要获取元件的官方资料，尤其是imu和激光雷达的三轴定义方向与安装方向
在电脑上进行调试，调试确认无问题后进行下一步的部署