Debian 8 Jessie 一顿操作梦如虎,最后不知道咋装上的. 参考:https://www.jianshu.com/p/9922a51ce38f https://blog.csdn.net/passball/article/details/53701795 前面几步没什么好说的,看官网https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/中部分,也可参考http://blog.exbot.net/archives/2852k中记

安装过程: 官方安装教程: https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/index.html # Install wstool and rosdep. sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep ninja-build # Create a new workspace in 'catkin_ws'. mkdir catkin_w

安装主要参考hitcm教程: http://www.cnblogs.com/hitcm/p/5939507.html 这里只说安装过程中遇到的问题, ceres-solver 与 eigen3 版本不兼容问题, 我是17年10月进行的测试,现在的eigen3 已经更新了,已经不是16年的 eigen3. 因此我在github上下载了最新版的 ceres-solver-1.13.0 版本, 编译通过 cd ceres-solver-1.13.0 mkdir build cd build cmake

0.安装所有依赖项 sudo apt-get install -y google-mock libboost-all-dev  libeigen3-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblua5.2-dev libprotobuf-dev  libsuitesparse-dev libwebp-dev ninja-build protobuf-compiler python-sphinx  ros-indigo-tf2-eigen libatlas-ba

装置:VLP16+IMU+单板机 目的:利用传感器数据,实现real time 的建模 结果:失败,但之前的步骤都正常,出问题的地方可能是imu出错. 稍后附上 launch文件,lua文件,urdf文件.

谷歌自己提供了安装方法,但是安装比较繁琐,我做了一定的修改,代码放到个人github上,https://github.com/hitcm/. ros下面的安装非常快捷,只需要catkin_make即可. 更多细节,可以看看知乎的问题https://www.zhihu.com/question/51348391/answer/125560951?from=profile_answer_card 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnb

转载自谷歌Cartographer学习(1)-快速安装测试 代码放到个人github上,https://github.com/hitcm/ 如下,需要安装3个软件包,ceres solver.cartographer和cartographer_ros 1.首先安装ceres solver,选择的版本是1.11,路径随意. git clone https://github.com/hitcm/ceres-solver-1.11.0.git mkdir build cd ceres-solver-1

在官网的基础上稍加修改,但保证代码都是最新的 我的系统配置: Debian9 strech,  ROS lunar 该方法对 ubuntu 系列操作系统以及其他ROS版本同样适用. 1.  安装依赖库 sudo apt-get install -y \ g++ \ git \ google-mock \ libboost-all-dev \ libcairo2-dev \ libeigen3-dev \ libgflags-dev \ libgoogle-glog-dev \ liblua5.2

安装依赖(cmake 版本为2.8,我的是自带的)sudo apt-get updatesudo apt-get install -y g++ git google-mock libboost-all-dev libeigen3-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblua5.2-dev libprotobuf-dev libsuitesparse-dev libwebp-dev ninja-build protobuf-compiler python-

# Build and install Cartographer. git clone https://github.com/hitcm/cartographer.git cd cartographer mkdir build cd build cmake .. -G Ninja ninja ninja test sudo ninja install

参考资料:https://www.cnblogs.com/hitcm/p/5939507.html PC下面进行安装: 遇到的问题如下 1.首先安装ceres solver 在编译的时候,如果是低配的电脑,make -j 会出现问题. 所以,需要改成 make 会好很多. 他们的区别在于 -j 会加速编译,使得编译时间会减少. 2.通过 rospack profile 可以查看ros 下面的环境变量 3.boost error usr/local/include/boost/type_trait

https://stackoverflow.com/questions/38605734/mac-cannot-find-eigen3 https://blog.csdn.net/qq_42145185/article/details/80955894 https://blog.csdn.net/qq_35508344/article/details/80485973 https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror/releases?after=3.2

原文链接:http://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/52421005 cartographer与karto的比较 1. 两者采取的都是图优化框架.  采取的优化库不一致, karto采取的是spa(karto_slam)或g2o(nav2d), cartographer采取的是google的ceres构建problem优化. karto的前端与后端采取的是单线程进行,cartographer按paper说明,采取的是4线程后端优化,还在进

MapBuilder的成员变量sensor::Collator sensor_collator_; 再次阅读MapBuilder::AddTrajectoryBuilder方法.首先构造了mapping::GlobalTrajectoryBuilder实例,接着作为参数构造了CollatedTrajectoryBuilder实例. trajectory_builders_.push_back( common::make_unique<CollatedTrajectoryBuilder>( &a

1.验证自己的bag cartographer ROS提供了一个工具cartographer_rosbag_validate来自动分析包中的数据.在尝试调试cartographer之前运行这个工具. 操作方式: cartographer_rosbag_validate -bag_filename your_bag.bag 2.创建一个.lua配置文件 cartographer非常灵活且可以配置用于任何机器人上.机器人配置读取来自于一个options的数据结构,该数据结构必须定义在一个Lua脚本里

1.系统要求 cartographer ROS与Cartographer要求一样,即 64-bit, modern CPU (e.g. 3rd generation i7) 16 GB RAM Ubuntu 14.04 (Trusty) and 16.04 (Xenial) gcc version 4.8.4 and 5.4.0 支持的ROS版本: Indigo Kinetic Lunar Melodic 编译并安装 为了编译Cartographer ROS,推荐使用wstool 和 rosde

带着几个思考问题: (1)IMU数据的使用,如何融合,Kalman滤波? (2)图优化的具体实现,闭环检测的策略? (3)3D激光的接入和闭环策略? 1. 安装Kdevelop工具: http://blog.csdn.net/p942005405/article/details/75715288 http://blog.csdn.net/wan_exe/article/details/56275108 yhexie@ubuntu:~$ sudo apt-get install kdevelop

一.Cartographer编译 cartographer依赖的大型第三方库很少,编译时基本没有依赖项问题,基本按照官方文档的步骤来,略作修改.使用的环境是Ubuntu16.04+ROS Kinetic 1.先装好wstool.rosdep.ninja sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep ninja-build 2.建工作空间 mkdir catkin_ws cd catkin_ws 用wstool初始化一下 wstool in

Hector slam: Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题,对传感器要求较高. 缺点:需要雷达(LRS)的更新频率较高,测量噪声小.所以在制图过程中,需要robot速度控制在比较低的情况下,建图效果才会比较理想,这也是它没有回环(loop close)的一个后遗症:且在里程计数据比较精确的时候,无法有效利用里程计信息. 优点:不需要使用里程计,所以使得空中无人机及地面小车在不平坦区域建图存在运用的可行性:利用已经获得的地图对激光束点阵进行优化, 估计激光点

首先要正确安装 ROS ,然后第12步应注意,proto的版本是个关键容易出错.   1.添加ROS源http:/packages.ros.org/ros/ubuntu xenial main   (自己搜一下怎么添加)sudo apt-get update     更新源.2.Setup your sources.listsudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main"