系统ubuntu16.04

源代码位置参考：https://github.com/koide3/hdl_graph_slam

知乎里的算法解析说的很详细：https://zhuanlan.zhihu.com/p/89014435

hdl_graph_slam是由日本风桥科技大学的Kenji Koide在github上开源的六自由度三维激光SLAM算法。主要由激光里程计、回环检测以及后端图优化构成，同时融合了IMU、GPS以及地面检测的信息作为图的额外约束。其算法流程图如下所示：

                                                                           图1. hdl_graph_slam算法流程以及数据流
从图中可以看出，算法首先读入激光雷达的点云数据，然后将原始的点云数据进行预滤波，经过滤波后的数据分别给到点云匹配里程计以及地面检测节点，两个节点分别计算连续两帧的相对运动和检测到的地面的参数，并将这两种消息送到hdl_graph_slam节点进行位姿图(pose graph)的更新以及回环检测，并发布地图的点云数据。下图是利用该算法重建的3D环境点云效果图：
在这里插入图片描述

从上图可以看出该算法的建图效果很赞，且在github上开源了质量较高的代码，唯一美中不足的是对应的论文还处于review状态，且据笔者了解，目前网络上也还没有关于该算法的详细解读，因此只能通过阅读源码来学习理解该算法。

需要安装的包：

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

   运行无法定位：

E: 无法定位软件包 ros-kinetic-geodesy

按网上的说法，更新源无用：sudo apt-get update

勾选源代码

 

sudo apt-get install libsuitesparse-dev

官网的g2o下面方法运行可能有错误：

git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.gitcd g2ogit checkout a48ff8c42136f18fbe215b02bfeca48fa0c67507mkdir build && cd buildcmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASEmake -j8sudo make install

 如果运行有错误解决删了g2o/build/devel方法：

git clone https://github.com/koide3/g2o.git
cd g2o
git checkout hdl_graph_slam
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE
make -j8
sudo make install

cd ~/dashgo_ws

catkin_make

 

室内运行流程;

1.调试通之后

2.运行内核

roscore

3.输入命令

rosparam set use_sim_time true

4.启动室内slam程序

roslaunch hdl_graph_slam hdl_graph_slam_501.launch

5.启动rviz，

roscd hdl_graph_slam/rviz

rviz -d hdl_graph_slam.rviz

 

rosrun hdl_graph_slam bag_player.py hdl_501_filtered.bag

6.运行rosbag回放数据

将下载的rosbag文件，放入到一个固定位置，我放在了rviz里，下载地址

http://www.aisl.cs.tut.ac.jp/databases/hdl_graph_slam/hdl_501.bag.tar.gz

http://www.aisl.cs.tut.ac.jp/databases/hdl_graph_slam/hdl_501_filtered.bag.tar.gz

http://www.aisl.cs.tut.ac.jp/databases/hdl_graph_slam/hdl_400.bag.tar.gz

roscd hdl_graph_slam/rviz

rosbag play --clock hdl_501_filtered.bag

7.点开rviz就可显示如下情况

室内运行流程;

1.调试通之后

2.运行内核

roscore

3.输入命令

rosparam set use_sim_time true

4.启动室外slam程序

roslaunch hdl_graph_slam hdl_graph_slam_400.launch

5.启动rviz，

roscd hdl_graph_slam/rviz

rviz -d hdl_graph_slam.rviz

6.运行rosbag回放数据

将下载的rosbag文件，放入到一个固定位置，我放在了rviz里，下载地址

http://www.aisl.cs.tut.ac.jp/databases/hdl_graph_slam/hdl_400.bag.tar.gz

roscd hdl_graph_slam/rviz

rosbag play --clock hdl_400.bag

7.点开rviz就可显示如下情况

 

室外导航算法hdl_graph_slam_400.launch

 

 问题解决方法：

We strongly recommend to use ROS kinetic or later. The prebuilt g2o libraries in them do not cause this kind of memory errors.

git clone https://github.com/koide3/g2o.git
cd g2o
git checkout hdl_graph_slam
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE
make -j8
sudo make install

 删除build和devel功能包的，我重新建的功能包，g2o直接用的上面命令：

参考：https://www.ctolib.com/mip/koide3-hdl_graph_slam.html

其它问题：https://github.com/koide3/hdl_graph_slam/issues