https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving

《自动驾驶中的SLAM技术》对应开源代码
https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving

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《自动驾驶中的SLAM技术》对应开源代码

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving
• Owner: gaoxiang12
• Created: 2023-02-10T05:29:20.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2023-10-26T03:07:32.000Z (8 months ago)
• Last Synced: 2024-01-10T22:37:37.210Z (6 months ago)
• Language: C++
• Size: 165 MB
• Stars: 1,473
• Watchers: 41
• Forks: 365
• Open Issues: 61
• Metadata Files:
  • Readme: readme.md

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README

        
## SLAM in Autonomous Driving book (SAD book)

本书向读者系统介绍了惯性导航、组合导航、激光建图、激光定位、激光惯导里程计等知识。本仓库是书籍对应的源代码仓库，可以公开使用。



## 注意

- 本书已于2023.7.10开始印刷，预计在两周内上架。届时我会更新各平台的链接信息。

- 2023.8.9 本书目前是第二次印刷，在第一次上修正了一部分内容（但没有签名了），详情见代码的推送。

- 电子工业出版社官方：https://item.jd.com/10080292102089.html

- 京东自营： https://item.jd.com/13797963.html

## 本书的内容编排

- 第1章，概述

- 第2章，数学基础知识回顾，几何学、运动学、KF滤波器理论，矩阵李群

- 第3章，误差状态卡尔曼滤波器，惯性导航、卫星导航、组合导航

- 第4章，预积分，图优化，基于预积分的组合导航

- 第5章，点云基础处理，各种最近邻结构，点云线性拟合

- 第6章，2D激光建图，scan matching, 似然场，子地图，2D回环检测，pose graph

- 第7章，3D激光建图，ICP，变种ICP，NDT，NDT LO, Loam-like LO，LIO松耦合

- 第8章，紧耦合LIO，IESKF，预积分紧耦合LIO

- 第9章，离线建图，前端，后端，批量回环检测，地图优化，切片导出

- 第10章，融合定位，激光定位，初始化搜索，切片地图加载，EKF融合

## 本书的特点

- 本书大概是您能找到的类似材料中，数学推导和代码实现最为简单的书籍。

- 在这本书里，您会复现许多激光SLAM中的经典算法和数据结构。

    - 您需要自己推导、实现一个误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)，把IMU和GNSS的数据喂给它，看它如何推算自己的状态。

    - 您还会用预积分系统实现一样的功能，然后对比它们的运行方式。

    - 接下来您会实现一遍2D激光SLAM中的常见算法：扫描匹配、似然场、子地图，占据栅格，再用回环检测来构建一个更大的地图。这些都需要您自己来完成。

    - 在激光SLAM中，您也会自己实现一遍Kd树，处理近似最近邻，然后用这个Kd树来实现ICP，点面ICP，讨论它们有什么可以改进的地方。

    - 然后您会实现经典的NDT算法，测试它的配准性能，然后用它来搭建一个激光里程计。它比大部分现有LO快得多。

    - 您也会实现一个点面ICP的激光里程计，它也非常快。它工作的方式类似于Loam，但更简单。

    - 您会想要把IMU系统也放到激光里程计中。我们会实现松耦合和紧耦合的LIO系统。同样地，您需要推导一遍迭代卡尔曼滤波器和预积分图优化。

    - 您需要把上面的系统改成离线运行的，让回环检测运行地充分一些。最后将它做成一个离线的建图系统。

    - 最后，您可以对上述地图进行切分，然后用来做实时定位。

- 本书的大部分实现都要比类似的算法库简单的多。您可以快速地理解它们的工作方式，不需要面对复杂的接口。

- 本书会使用非常方便的并发编程。您会发现，本书的实现往往比现有算法更高效。当然这有一部分是历史原因造成的。

- 本书每章都会配有动态演示，像这样：

![](./doc/lio_demo.gif)

![](./doc/2dmapping_demo.gif)

![](./doc/lo_demo.gif)

希望您能喜欢本书的极简风格，发现算法的乐趣所在。

## 数据集

- 数据集下载链接：

- 百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1ELOcF1UTKdfiKBAaXnE8sQ?pwd=feky 提取码: feky

- OneDrive链接：https://1drv.ms/u/s!AgNFVSzSYXMahcEZejoUwCaHRcactQ?e=YsOYy2 

- 包含以下数据集。总量较大(270GB)，请视自己硬盘容量下载。

    - UrbanLoco (ULHK，3D激光，道路场景)

    - NCLT (3D激光，RTK，校园场景)

    - WXB (3D激光，园区场景)

    - 2dmapping (2D激光，商场场景)

    - AVIA (大疆固态激光)

    - UTBM (3D激光，道路场景)

- 其他的内置数据

    - 第3,4章使用文本格式的IMU，RTK数据

    - 第7章使用了一部分EPFL的数据作为配准点云来源

- 您应该将上述数据下载至./dataset/sad/目录下，这样许多默认参数可以正常工作。如果不那么做，您也可以手动指定这些文件路径。如果您硬盘容量不足，可以将其他硬盘的目录软链至此处。

## 编译

- 本书推荐的编译环境是Ubuntu 20.04。更老的Ubuntu版本需要适配gcc编译器，主要是C++17标准。更新的Ubuntu则需要您自己安装对应的ROS版本。

- 在编译本书代码之前，请先安装以下库（如果您机器上没有安装的话）

    - ROS Noetic: http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu

    - 使用以下指令安装其余的库

    ```bash

    sudo apt install -y ros-noetic-pcl-ros ros-noetic-velodyne-msgs libopencv-dev libgoogle-glog-dev libeigen3-dev libsuitesparse-dev libpcl-dev libyaml-cpp-dev libbtbb-dev libgmock-dev

    ```

    - Pangolin: 编译安装thirdparty/pangolin.zip，或者 https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin

    - 编译thirdparty/g2o，或者自行编译安装 https://github.com/RainerKuemmerle/g2o 

    - 通过cmake, make安装本repo下的`thirdparty/g2o`库

- 之后，使用通常的cmake, make方式就可以编译本书所有内容了。例如

```bash

mkdir build

cd build

cmake ..

make -j8

```

- 编译后各章的可执行文件位于`bin`目录下

### 适配Ubuntu18.04

为了在Ubuntu18.04上编译运行，需要安装gcc-9，并且使用对应版本的TBB。或者在docker环境下使用。

**安装gcc-9**

```bash

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test

sudo update-alternatives --remove-all gcc

sudo update-alternatives --remove-all g++

#命令最后的1和10是优先级，如果使用auto选择模式，系统将默认使用优先级高的

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 1

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 10

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 1

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 10

```

**检查版本**

```bash

g++ -v

```

**编译程序**

```bash

mkdir build

cd build

cmake .. -DBUILD_WITH_UBUNTU1804=ON

make -j8

```

**在docker环境下使用**

```bash

docker build -t sad:v1 .

./docker/docker_run.sh

```

进入docker容器后

```bash

cd ./thirdparty/g2o

mkdir build

cd build

cmake ..

make -j8

cd /sad

mkdir build

cd build

cmake ..

make -j8

```

## 常见问题

1. 图形界面在2023年以后特定型号的笔记本端导致桌面卡死（GL硬件兼容性）：https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving/issues/67 

2. 第5章test_nn编译时，gtest报gmock错误：https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving/issues/18

3. 编译器版本问题：https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving/issues/4

4. g2o编译问题（config.h找不到）： https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving/issues/95 

## TODO项

- LioPreiteg在某些数据集上不收敛

## NOTES

- [已确认] ULHK的IMU似乎和别家的不一样，已经去了gravity, iekf初期可能有问题

- [已确认] NCLT的IMU在转包的时候转成了Lidar系，于是Lidar与IMU之间没有旋转的外参（本来Lidar是转了90度的），现在Lidar是X左Y后Z下，原车是X前Y右Z下。本书使用的NCLT数据均基于点云系,

  IMU的杆臂被忽略。

- [已确认] NCLT的rtk fix并不是非常稳定，平均误差在米级