LiDAR SLAM with ROS 2: 开源项目实践指南

本指南旨在为开发者提供关于在ROS 2环境下利用rsasaki0109的LiDAR SLAM项目的全面指引。该项目实现了一种基于NDT (Normal Distributions Transform) 和 GICP (Generalized Iterative Closest Point) 注册以及姿态优化的三维激光雷达SLAM解决方案。

1. 项目目录结构及介绍

该项目遵循ROS 2的标准结构，其关键部分概述如下：

• src: 包含主要的源代码文件，如SLAM算法的核心实现。
• include: 存放头文件，用于定义类和函数接口。
• launch: 启动配置文件所在地，用于启动ROS 2节点和服务。
• cfg: 可能存放配置模板或参数文件。
• scripts: 存放脚本文件，比如简单的Python脚本来辅助开发或测试。
• test: 单元测试或功能测试相关代码。
• README.md: 项目的主要说明文件，包含快速入门和基本使用说明。
• LICENSE: 许可协议文件，声明项目遵循BSD-2-Clause许可。

2. 项目的启动文件介绍

在launch目录下，你会发现一个或多个.py或.xml文件，这些都是用于启动ROS 2系统的配置文件。例如，一个典型的启动文件可能被命名为lidarslam.launch.py。它通常包含了以下组件的配置：

• LiDAR驱动: 初始化并连接到LiDAR设备。
• SLAM节点: 负责执行NDT/GICP配准和实时处理点云数据进行SLAM。
• 可视化工具: 如RViz2，用于实时显示点云地图和定位结果（如果配置了）。
• 其他辅助服务: 如图优化节点，循环闭合检测等。

示例命令启动方式（假设存在lidarslam.launch.py）:

ros2 launch lidarslam_ros2 lidarslam.launch.py

3. 项目的配置文件介绍

配置详情往往分散于多个地方，但不限于param目录下或直接嵌入.launch.py文件中。重要配置项包括：

• 参数文件(params/*.yaml): 定义了SLAM运行时的关键参数，例如：

  • loop_detection_period: 循环检测的周期（毫秒）。
  • threshold_loop_closure_score: NDT适应度得分阈值，用于确定是否闭环。
  • distance_loop_closure: 确定重访候选点的距离阈值。
  • search_submap_num: 用于注册的前后子图点数量。

• 启动配置(launch/*launch.py): 直接在启动文件内定义参数，控制节点启动行为，如设置环境变量、指定节点参数。

调整这些参数可以根据不同的应用场景优化SLAM性能。例如，增加loop_detection_period可以减少计算负荷但可能减慢闭环检测速度。

通过细致阅读项目文档和注释，开发者能够深入理解各配置项的作用，从而有效定制化该SLAM系统以满足特定需求。在实际应用前，务必详细测试各种配置组合，确保系统稳定高效。