目录

一、【虚拟机安装与创建】

二、【环境配置】

2.1 ROS版本

2.2 安装ceres

2.2.1 下载依赖

2.2.2 下载ceres包

2.3 安装PLC库

三、【A-LOAM源码】

3.1 克隆源码

3.2 修改代码

3.2.1 camera_init

3.2.2 include

3.2.3 opencv

四、【源码编译】

4.1 涉及PCL的CmakeList.txt

4.2 涉及ceres的文件修改

4.3 补充

五、【bag点云数据集】

六、【Rviz可视化测试】

【参考连接】

最终效果：

------------------------全文3632字29图一步一步完成大约耗时1h------------------------

所需软件以及环境： 

 Vmware Workstation 17pro

内存                             8GB

处理器                               6

硬盘                           30GB

Python                            3.8

ROS                           Noetic

系统             Ubuntu20.04.6

一、【虚拟机安装与创建】

前提，得有一个Ubuntu20.04的虚拟机【若没有则需创建一个】

具体步骤参考我之前写的博客部分：

【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi_ubuntu yolo-CSDN博客

 ------------------------这里需要大概0.5小时------------------------

二、【环境配置】

2.1 ROS版本

如果之前装过ROS系统，输入指令查看你的ROS版本是不是Noetic，在Ubuntu系统使用快捷键Ctrl+Alt+T新建终端，输入指令：

<code>【查看ROS版本指令】rosversion -d

这里我之前安装过ROS的Noetic版本，所以在终端可以看到我的Ubuntu环境下有Noetic，如果没有装ROS-Noetic可以使用鱼香ROS一键安装指令，嘎嘎快速。

<code>【鱼香ROS一件安装指令】wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

输入指令后，按照屏幕提示安装ROS的Noetic版本喔~~

2.2 安装ceres

2.2.1 下载依赖

安装ceres之前需要下载一些依赖，指令：

<code>sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev

等待下载完成~

2.2.2 下载ceres包

在Gitcode开源仓库里可以下载ceres，连接：

https://gitcode.com/ceres-solver/ceres-solver/overview?utm_source=csdn_github_accelerator&isLogin=1

将网址复制到浏览器，打开可以看到ceres包，我们选择克隆下载：

<code>【克隆指令】git clone https://gitcode.com/ceres-solver/ceres-solver.git

我们在主目录终端粘贴指令，进行克隆：

克隆完成，我们在主目录可以看到ceres包：

然后我们需要进入ceres包创建build文件夹并cmake编译

<code>依次输入指令：

mkdir build

cd build

cmake ..

make

然后进行make编译，这里时间比较久（大概15min）

耐心等待编译完成，完成后，我们需要进行：

<code>【指令】sudo make install

2.3 安装PLC库

输入指令下载PLC库：

<code>【指令】sudo apt install libpcl-dev

三、【A-LOAM源码】

3.1 克隆源码

创建工作空间并克隆A-LOAM源代码，使用mkdir指令创建文件夹，也就是ROS的工作空间，我创建的工作空间名字叫做：Akaxi_LOAM，关于ROS的工作空间和功能包是下面的结构：

我们的所创建的文件一定要符合ROS文件系统才可以正常运行哦~~ 

<code>【创建工作空间】mkdir -p ~/Akaxi_LOAM/src

【进入文件夹】cd Akaxi_LOAM/src

输入指令开始克隆A-LOAM源码：

【大佬原Github仓库指令】

git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM.git

如果显示网络连接失败，可以换成国内的Gitee仓库：

【国内镜像Gitee指令】

git clone https://gitee.com/yunma1995/A-LOAM.git

克隆A_LOAM源码成功~~

3.2 修改代码

克隆完成后进入src文件夹，将四个cpp文件修改，这里我们用vscode打开工作空间。

关于怎么在Ubuntu使用Vscode，也可以参考我的博客，第3.3节内容：【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi_ubuntu yolo-CSDN博客

可以在此看到四个c++程序:

kittiHlper.cpp

laserMapping.cpp

laserOdometry.cpp

scanRegistr.cpp

3.2.1 camera_init

打开Vscode依次将四个C++程序里的"/camera_init"的反斜杠"/"删掉，使用Ctrl+F可以快速在代码中搜索

3.2.2 include <opencv/cv.h>

然后将scanRegistration.cpp中的 #include <opencv/cv.h> 修改为#include <opencv2/imgproc.hpp>

3.2.3 opencv

将kittiHelper.cpp中CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE修改为 cv::IMREAD_GRAYSCALE，否则会出现cv相关的错误

以上三个地方修改完成后，我们接下来进行编译

四、【源码编译】

在Akaxi_LOAM工作空间目录下，进行编译

<code>【编译指令】catkin_make

但是很大概率会出现编译失败，接下来我们修改一下编译的代码

4.1 涉及PCL的CmakeList.txt

因为PCL版本问题，需要在A-LOAM的编译换成C++14，在A-LOAM包下的CmakeList.txt文件，改修以下内容：

<code>// 将set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")注释掉，改为：

set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++14")

4.2 涉及ceres的文件修改

如果编译过程中出现：

这是ceres版本的问题，将A-LOAM下的laserMapping.cpp(第566-567行) 和 laserOdometry.cpp(第286-287行)两个cpp文件的两行修改即可：

<code>将：

ceres::LocalParameterization *q_parameterization = new ceres::EigenQuaternionParameterization();

替换成：

ceres::Manifold *q_parameterization = new ceres::EigenQuaternionManifold();

laserMapping.cpp

laserOdometry.cpp

修改完成后，再编译

<code>catkin_make

再次编译后，编译成功！

撒花~~~~~~~~~~ 

4.3 补充

如果你的环境之前安装过Anaconda，在编译时可能会出现empty错误，使用以下指令指定python

<code>【anaconda编译问题解决】catkin_make -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3

五、【bag点云数据集】

使用此bag点云数据集：nsh_indoor_outdoor.bag

链接：https://pan.baidu.com/s/1_hhEZjhznk88D91N57T57w?pwd=AAAA 

提取码：AAAA 

（这个bag包700M，比较大）

将此bag包保存到你的Ubuntu文件系统下~

六、【Rviz可视化测试】

新建终端，刷新一下环境变量，然后执行launch文件，启动roscore、Rviz可视化和A-LOAM的节点

<code>【环境变量】source devel/setup.bash // 注意在Akaxi_LOAM工作空间目录下执行此指令

【启动Rviz】roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_VLP_16.launch

再启动一个终端，跑bag包：

rosbag play nsh_indoor_outdoor.bag -r 5 【以5倍速播放，不然rviz会出现问题】

运行终端，然后Rviz出现可视化点云：

成功，撒花~~~~~~~~~~~~~~~~~~

【参考连接】

A-LOAM运行和常见问题及解决方法_aloam运行-CSDN博客

Ubuntu20.04下A-LOAM配置安装及测试教程（包含报错问题踩坑）_aloam配置-CSDN博客 

【aloam】ubuntu20.04 配置 aloam 环境，编译过程报错及成功解决方法_ubuntu20.04 loam算法的配置-CSDN博客 

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2024.6.6

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