hdl_graph_slam hdl_graph_slam とは何ですか? 3D LIDAR を使用したリアルタイム 6DOF SLAM 用のオープンソース ROS パッケージ。これは、NDT スキャンマッチングベースのオドメトリ推定とループ検出を備えた 3D Graph SLAM に基づいています。また、GPS、IMU 加速度 (重力ベクトル)、IMU 方向 (磁気センサー)、床面 (点群で検出) など、いくつかのグラフ制約もサポートします。リポジトリ情報元のリポジトリのリンク https://github.com/koide3/hdl_graph_slam

必要なセンサー LIDAR [ベロダイン、オースター、ロボセンス] IMU [6軸、9軸] [オプション] GPS [オプション] ROS の互換性 ROS 1 依存関係 ROS PCL g2o OpenMP 次の ROS パッケージが必要です。

測地学 nmea_msgs pcl_ros ndt_omp fast_gicp 構築して実行 1) ビルド

for melodic#

sudo apt-get install ros-melodic-geodesy ros-melodic-pcl-ros ros-melodic-nmea-msgs ros-melodic-libg2o cd catkin_ws/src git clone https://github.com/koide3/ndt_omp.git -b melodic git clone https://github.com/SMRT-AIST/fast_gicp.git --recursive git clone https://github.com/koide3/hdl_graph_slam

cd .. && catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

for noetic#

sudo apt-get install ros-noetic-geodesy ros-noetic-pcl-ros ros-noetic-nmea-msgs ros-noetic-libg2o

cd catkin_ws/src git clone https://github.com/koide3/ndt_omp.git git clone https://github.com/SMRT-AIST/fast_gicp.git --recursive git clone https://github.com/koide3/hdl_graph_slam

cd .. && catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 2) パラメータの設定 LIDAR トピックを設定しますlaunch/hdl_graph_slam_400.launch

登録設定をオンにするlaunch/hdl_graph_slam_400.launch

3) 走る rosparam set use_sim_time true roslaunch hdl_graph_slam hdl_graph_slam_400.launch roscd hdl_graph_slam/rviz rviz -d hdl_graph_slam.rviz rosbag play --clock hdl_400.bag 生成されたマップを次の方法で保存します。

rosservice call /hdl_graph_slam/save_map "resolution: 0.05 destination: '/full_path_directory/map.pcd'" 結果の例

例2（屋外）バッグファイル（屋外環境で記録）：

hdl_400.bag.tar.gz (生データ、約900MB) rosparam set use_sim_time true roslaunch hdl_graph_slam hdl_graph_slam_400.launch roscd hdl_graph_slam/rviz rviz -d hdl_graph_slam.rviz rosbag play --clock dataset.bag

論文小出賢治、みうらじゅん、エマヌエーレ・メネガッティ、長期および広域の人々の行動測定のためのポータブル 3D LIDAR ベースのシステム、先進ロボットシステム、2019 年[リンク]。

接触小出健司k.koide@aist.go.jp、https://staff.aist.go.jp/k.koide

[豊橋技術科学大学アクティブ知能システム研究室] [産業技術総合研究所モバイルロボティクス研究チーム]

hdl_graph_slam#

What is hdl_graph_slam?#

An open source ROS package for real-time 6DOF SLAM using a 3D LIDAR. It is based on 3D Graph SLAM with NDT scan matching-based odometry estimation and loop detection. It also supports several graph constraints, such as GPS, IMU acceleration (gravity vector), IMU orientation (magnetic sensor), and floor plane (detected in a point cloud).

Repository Information#

Original Repository link#

https://github.com/koide3/hdl_graph_slam

Required Sensors#

LIDAR [Velodyne, Ouster, RoboSense]
IMU [6-AXIS, 9-AXIS] [OPTIONAL]
GPS [OPTIONAL]

ROS Compatibility#

ROS 1

Dependencies#

ROS
PCL
g2o
OpenMP

The following ROS packages are required:

geodesy
nmea_msgs
pcl_ros
ndt_omp
fast_gicp

Build & Run#

1) Build#

# for melodic
sudo apt-get install ros-melodic-geodesy ros-melodic-pcl-ros ros-melodic-nmea-msgs ros-melodic-libg2o
cd catkin_ws/src
git clone https://github.com/koide3/ndt_omp.git -b melodic
git clone https://github.com/SMRT-AIST/fast_gicp.git --recursive
git clone https://github.com/koide3/hdl_graph_slam

cd .. && catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

# for noetic
sudo apt-get install ros-noetic-geodesy ros-noetic-pcl-ros ros-noetic-nmea-msgs ros-noetic-libg2o

cd catkin_ws/src
git clone https://github.com/koide3/ndt_omp.git
git clone https://github.com/SMRT-AIST/fast_gicp.git --recursive
git clone https://github.com/koide3/hdl_graph_slam

cd .. && catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

2) Set parameter#

Set lidar topic on launch/hdl_graph_slam_400.launch

Set registration settings on launch/hdl_graph_slam_400.launch

3) Run#

rosparam set use_sim_time true
roslaunch hdl_graph_slam hdl_graph_slam_400.launch

roscd hdl_graph_slam/rviz
rviz -d hdl_graph_slam.rviz

rosbag play --clock hdl_400.bag

Save the generated map by:

rosservice call /hdl_graph_slam/save_map "resolution: 0.05
destination: '/full_path_directory/map.pcd'"

Example Result#

Example2 (Outdoor)#

Bag file (recorded in an outdoor environment):

hdl_400.bag.tar.gz (raw data, about 900MB)

rosparam set use_sim_time true
roslaunch hdl_graph_slam hdl_graph_slam_400.launch

roscd hdl_graph_slam/rviz
rviz -d hdl_graph_slam.rviz

rosbag play --clock dataset.bag

Papers#

Kenji Koide, Jun Miura, and Emanuele Menegatti, A Portable 3D LIDAR-based System for Long-term and Wide-area People Behavior Measurement, Advanced Robotic Systems, 2019 [link].

Contact#

Kenji Koide, k.koide@aist.go.jp, https://staff.aist.go.jp/k.koide

[Active Intelligent Systems Laboratory, Toyohashi University of Technology, Japan]
[Mobile Robotics Research Team, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Japan]