LeGO-LOAM 是IROS 2018 LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain 文章的代码。github链接：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM

文章在LeGO-LOAM的github里。

此代码基于LOAM。关于LOAM的安装与运行可以参考https://blog.csdn.net/qq_36396941/article/details/82973772

他们在Youtube上有介绍视频，有能力的可以去看一下，视频演示了loam和LeGO-LOAM在i7 4710mq和jetson tx2两种平台下的对比，效果十分好。https://www.youtube.com/watch?v=O3tz_ftHV48  

博主的环境 Ubuntu16.04+ROS kinetic+pcl1.8+gtsam

1.编译安装LeGO-LOAM的依赖

    gtasm的编译安装

    1.下载gtsam的源代码     

git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git

   编译安装

mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make install

至此，gtsam已经编译安装完成了。

2.LeGO-LOAM的编译安装

1.LeGO-LOAM的编译需要使用catkin，如果已经建立catkin_ws,可以跳过下面这步

mkdir -p catkin_ws/src
cd catkin_ws/src
catkin_init_workspace

2.下载LeGO-Loam的源码

cd ~/catkin_ws/src # catkin_ws自己的ROS工作空间。

git clone https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM.git

如果觉得github下载慢，可以使用我clone到gitee的代码

git clone https://gitee.com/Yeah2333/LeGO-LOAM.git

 编译LeGO-Loam

cd catkin_ws
catkin_make -j1
source ~/devel/setup.bash

source命令在每打开一个新的终端需要重新输入，也可以把它写入到.bahsrc里面

3.运行LeGO-LOAM

 论文作者在youtube上的演示视频使用了imu，不过imu是选配的。博主实测不使用imu效果也还是很好的，不过手里没有能回环检测的数据集，只是测试了以下手里的rosbag，占用的资源小很多，不过有个问题是在点多时之前的点会被剔除。

作者给出的回复是修改include文件夹utility.h 91行 globalMapVisualizationSearchRadius的值，修改后再执行catkin_make，实测问题已经得到解决。

roslaunch lego_loam run.launch
rosbag play *.bag --clock --topic /velodyne_points /imu/data

虽然这里配准了imu信息，没有imu数据是可以正常运行的，不过不加这个运行会失败。

效果图