运行LeGO-LOAM，从录制的地图包中提取出pcd格式的map

要从录制的地图包中提取出pcd格式的map，可以按照以下步骤进行：

1. 下载并安装LeGO-LOAM的依赖项，包括ROS、PCL等。

2. 将录制的地图包解压缩到一个文件夹中，例如命名为“map”。

3. 在终端中运行以下命令，加载录制的地图：

rosbag play map.bag

其中，map.bag是地图包的名称。

4. 在另一个终端中，运行以下命令，使用LeGO-LOAM提取地图：

roslaunch lego_loam run.launch

5. 提取完毕后，在终端中运行以下命令，将提取出的地图保存为pcd格式：

rosrun pcl_ros pointcloud_to_pcd input:=/laser_cloud_surround

其中，/laser_cloud_surround是LeGO-LOAM提取的点云地图的话题名称。

6. 保存成功后，会在终端中输出保存的pcd文件的路径。可以在文件管理器中打开该路径，查看提取出的地图文件。

注意：在运行LeGO-LOAM时，需要根据自己的硬件配置进行参数调整，以确保程序能够正常运行。

相关问题

ros2运行lego-loam

要在ROS 2中运行Lego-LOAM，您需要执行以下步骤：

1. 安装ROS 2和Lego-LOAM：首先您需要安装ROS 2和Lego-LOAM。您可以在ROS 2的官方网站上找到ROS 2的安装指南。您可以在Lego-LOAM的Github页面上找到Lego-LOAM的安装指南。

2. 构建Lego-LOAM：在安装Lego-LOAM之后，您需要构建Lego-LOAM。在Lego-LOAM的根目录下，打开终端并输入以下命令：

cd lego-loam && mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4

3. 运行Lego-LOAM：要运行Lego-LOAM，您需要启动Lego-LOAM节点和Lego-LOAM回放节点。在两个不同的终端中，分别输入以下命令：

ros2 run lego_loam lego_loam_node
ros2 run lego_loam lego_loam_replay

4. 传递数据：Lego-LOAM需要从雷达和IMU传感器接收数据。您需要将数据传递给Lego-LOAM节点。您可以使用ROS 2的消息传递机制来传递数据。以下是一个示例命令，可将数据从ROS 2话题传递到Lego-LOAM节点：

ros2 topic pub /velodyne_packets sensor_msgs/PointCloud2 -f <path_to_pcap_file>

这将从PCAP文件中读取Velodyne点云数据，并将其传递到名为“/velodyne_packets”的ROS 2话题中。Lego-LOAM节点将从该话题接收数据。

这些步骤应该能够让您在ROS 2中运行Lego-LOAM。

LeGO-LOAM中地图配准的代码

LeGO-LOAM中的地图配准主要是通过ICP算法实现的。下面是配准的代码：

void mapOptimization::scan2MapOptimization(){

    ...
    
    // Step 1: Transform current scan to global map
    PointCloudT::Ptr transformed_scan_ptr (new PointCloudT());
    pcl::transformPointCloud(*laserCloudCornerLast, *transformed_scan_ptr, laserOdometry);

    // Step 2: Add current scan to global map
    *laserCloudCornerFromMap += *transformed_scan_ptr;
    laserCloudCornerFromMapDS->clear();
    downSizeFilterCorner.setInputCloud(laserCloudCornerFromMap);
    downSizeFilterCorner.filter(*laserCloudCornerFromMapDS);

    // Step 3: Apply ICP algorithm to align current scan with global map
    pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp;
    icp.setInputSource(transformed_scan_ptr);
    icp.setInputTarget(laserCloudCornerFromMapDS);
    icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.5);
    icp.setMaximumIterations(50);
    icp.setTransformationEpsilon(1e-8);
    icp.align(*transformed_scan_ptr);

    // Step 4: Transform current scan back to its local frame
    if (icp.hasConverged()) {
        laserOdometry = icp.getFinalTransformation().inverse() * laserOdometry;
        pcl::transformPointCloud(*transformed_scan_ptr, *laserCloudCornerLast, laserOdometry);
    }
    
    ...
    
}

在这个函数中，我们首先将当前的点云数据通过位姿转换，转换到全局地图的坐标系下。然后将当前点云添加到全局地图中。接着，我们使用ICP算法，将当前点云与全局地图进行匹配，得到它们之间的变换关系。最后，我们将当前点云通过变换关系转换回到它的本地坐标系下。

需要注意的是，在LeGO-LOAM中，我们是将当前点云的角点部分与全局地图的角点部分进行匹配，因为角点更具有特征性。另外，我们使用了一个体素滤波器对全局地图进行了下采样，这样可以加快匹配速度，同时也可以去除一些不必要的噪声点。