写在前面

1、本文内容
激光slam学习及问题记录

2、平台
ubuntu 1804, ros
3、转载请注明出处：
https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/125271212

资料

源码

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

lego_loam
https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM

livox_loam
https://github.com/hku-mars/loam_livox

ekf_loam
https://github.com/ITVRoC/ekf_loam

loam:

十二.激光SLAM框架学习之livox-loam框架安装和跑数据集https://zhuanlan.zhihu.com/p/432520314
十八.多个SLAM框架（A-LOAM、Lego-loam、LIO-SAM、livox-loam）室外测试效果粗略对比分析https://zhuanlan.zhihu.com/p/441386977
多传感器融合SLAM、导航研究和学习 https://www.zhihu.com/column/c_1372631607124353024

orb-slam和orb-slam2
http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/

SLAM算法工程师之路：A-LOAM论文研读与框架算法学习 https://zhuanlan.zhihu.com/p/431082432
考虑到各框架里的算法原理深度、模块架构、上手调试难度等情况，笔者认为最适合基础学习与记录的算法是A-LOAM。在学习并对A-LOAM有一个较好的掌握之后，再回头研究其他的框架比较合适(这里给出一个建议学习顺序：A-LOAM-> LOAM -> LEGO-LOAM -> LIO-SAM-> LVI-SAM)。A-LOAM是由Ji Zhang博士在论文《Lidar Odometry and Mapping in Real-time》[1]中提出的，使用激光雷达高效完成自身在空间的定位与三维建图。

vscode下调试ROS项目，节点调试，多节点调试，roslauch调试
https://zhuanlan.zhihu.com/p/364972107

【ROS】 在VScode中 ROS Debug 配置方法非常详细版 https://blog.csdn.net/qq_39537898/article/details/124904363

问题

livox_loam

运行基于MID-40雷达的LOAM_LIVOX算法的全过程 https://blog.csdn.net/weixin_48083022/article/details/119043406

需要pcl1.9以上版本
https://blog.csdn.net/weixin_48083022/article/details/119043406

Ubuntu18.04安装PCL（详细教程） https://www.guyuehome.com/10039
Ubuntu18.04安装PCL 1.9.1(图文详解，附踩坑和测试) https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/124574029
编译pcl时遇到问题：
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libSM.so：对‘uuid_unparse_lower@UUID_1.0’未定义的引用
解决：
把anaconda3/lib里面的libuuid.xxx文件先移动到其他地方
https://www.codeleading.com/article/14915214739/
https://www.jianshu.com/p/459d4242b3d0

参考

文中已列出

完

如有错漏，敬请指正