スカローム SC-A-LOAMとは何ですか? A-LOAM と ScanContext を統合したリアルタイム LiDAR SLAM パッケージ。リポジトリ情報元のリポジトリのリンク https://github.com/gisbi-kim/SC-A-LOAM

必要なセンサー LIDAR [VLP-16、HDL-32、HDL-64、オースター OS1-64] 前提条件 (依存関係) ROS

GTSAM バージョン 4.x。

GTSAM がインストールされていない場合は、次の手順に従ってください。

wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.2.zip cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/ cd ~/Downloads/gtsam-4.0.2/ mkdir build && cd build cmake -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF .. sudo make install -j8 ROS の互換性 ROS 1 構築して実行 1) ビルドまず、上記の依存関係をインストールし、以下の行に従います。

mkdir -p ~/catkin_scaloam_ws/src cd ~/catkin_scaloam_ws/src git clone https://github.com/gisbi-kim/SC-A-LOAM.git cd ../ catkin_make source ~/catkin_scaloam_ws/devel/setup.bash 2) パラメータの設定リポジトリをダウンロードした後、起動ファイルのトピックとセンサーの設定を変更します。スキャンコンテキストパラメータゴースティングエラーが発生した場合、またはループが閉じていない場合は、スキャンコンテキストパラメーターを変更します。マークされた領域のパラメータを使用してスキャンコンテキスト設定を調整します。

3) 走る roslaunch aloam_velodyne aloam_mulran.launch 4) PCDファイルとして保存 rosrun pcl_ros pointcloud_to_pcd input:=/aft_pgo_map 結果の例

Riverside 01、MulRan データセット MulRan データセットは、LIDAR スキャン (Ouster OS1-64、水平設置、10Hz) および消費者レベルの GPS (u-blox EVK-7P、4Hz) データを提供します。

データの利用方法（データ公開）についてはこちらhttps://github.com/irapkaist/file_player_mulran

Riverside 01 シーケンスのサンプルビデオ。

with consumer level GPS-based altitude stabilization: https://youtu.be/FwAVX5TVm04
without the z stabilization: https://youtu.be/okML_zNadhY 結果の例:

キティ05 KITTI (HDL-64 センサー) の場合は、次のコマンドを使用して実行します。

roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_HDL_64.launch # for KITTI dataset setting KITTI スキャンを公開するには、単純な Python スクリプトである mini-kitti Publisher を使用できます: https://github.com/gisbi-kim/mini-kitti-publisher

ビデオの例 (ここでは GPS は使用されていません): https://youtu.be/hk3Xx8SKkv4

結果の例:

接触メンテナ: paulgkim@kaist.ac.kr

SC-A-LOAM#

What is SC-A-LOAM?#

A real-time LiDAR SLAM package that integrates A-LOAM and ScanContext.

Repository Information#

Original Repository link#

https://github.com/gisbi-kim/SC-A-LOAM

Required Sensors#

LIDAR [VLP-16, HDL-32, HDL-64, Ouster OS1-64]

Prerequisites (dependencies)#

ROS
GTSAM version 4.x.

If GTSAM is not installed, follow the steps below.

  wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.2.zip
  cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/
  cd ~/Downloads/gtsam-4.0.2/
  mkdir build && cd build
  cmake -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF ..
  sudo make install -j8

ROS Compatibility#

ROS 1

Build & Run#

1) Build#

First, install the above mentioned dependencies and follow below lines.

 mkdir -p ~/catkin_scaloam_ws/src
 cd ~/catkin_scaloam_ws/src
 git clone https://github.com/gisbi-kim/SC-A-LOAM.git
 cd ../
 catkin_make
 source ~/catkin_scaloam_ws/devel/setup.bash

2) Set parameters#

After downloading the repository, change topic and sensor settings on the launch files.

Scan Context parameters#

If encountering ghosting error or loop is not closed, change the scan context parameters.
Adjust the scan context settings with the parameters in the marked area.

3) Run#

roslaunch aloam_velodyne aloam_mulran.launch

4) Saving as PCD file#

  rosrun pcl_ros pointcloud_to_pcd input:=/aft_pgo_map

Example Results#

Riverside 01, MulRan dataset#

The MulRan dataset provides lidar scans (Ouster OS1-64, horizontally mounted, 10Hz) and consumer level gps (u-blox EVK-7P, 4Hz) data.
About how to use (publishing data) data: see here https://github.com/irapkaist/file_player_mulran

example videos on Riverside 01 sequence.

1. with consumer level GPS-based altitude stabilization: https://youtu.be/FwAVX5TVm04
2. without the z stabilization: https://youtu.be/okML_zNadhY

example result:

KITTI 05#

For KITTI (HDL-64 sensor), run using the command

roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_HDL_64.launch # for KITTI dataset setting

To publish KITTI scans, you can use mini-kitti publisher, a simple python script: https://github.com/gisbi-kim/mini-kitti-publisher
example video (no GPS used here): https://youtu.be/hk3Xx8SKkv4
example result:

Contact#

Maintainer: paulgkim@kaist.ac.kr