ROS环境下调试ORB_SLAM3与occ_grid_mapping问题及解决方案

"ORB_SLAM3调试与栅格地图构建技术" 在本次的工作汇报中，新技术研究部的刘洋主要关注了两项关键任务：ORB_SLAM3的调试以及栅格地图构建代码的调试。ORB_SLAM3是一种先进的视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）系统，它能够实时地估计机器人在环境中的位置并构建地图。在ORB_SLAM3_Grid_Mapping部分，刘洋遇到了编译问题。在尝试编译时，由于缺少PY_EM模块，CMake报错找不到Python模块'em'。这个问题通常可以通过安装python3-empy包来解决，但在此情况下，即使创建新的ROS工作空间并指定Python3解释器，问题仍然存在。最终，通过Conda包管理器安装了empy包，成功解决了编译错误。 在编译ORB_SLAM3_Grid_Mapping时，还遇到了因OpenCV版本导致的失败。这可能是因为某些功能在特定OpenCV版本中不兼容或者缺失。为了解决这个问题，刘洋计划尝试更换OpenCV的版本以适应ORB_SLAM3的要求。 另一项工作是调试occ_grid_mapping，这是一个关于占用栅格地图的项目。占用栅格地图是机器人环境中广泛使用的表示方法，它将环境划分为一系列的栅格，并用每个栅格的状态（如空闲或被占用）来描述空间的信息。刘洋可能正在开发或优化用于管理这些栅格地图的类，即GridMap，以确保更有效地根据接收到的数据更新栅格的位置。 后续工作包括继续调试ORB_SLAM3/Grid_Mapping，尤其是与OpenCV版本相关的部分，以及深入理解占据栅格地图的概念。占据栅格地图不仅用于SLAM，还在路径规划、避障等领域有重要应用。刘洋还将继续编写和优化代码，以实现更稳定和高效的地图构建与导航功能。 刘洋的工作涵盖了SLAM技术的实践和优化，特别是在处理点云数据和栅格地图构建方面的挑战，这些都是机器人自主导航领域中的关键技术。通过解决这些问题，可以提升机器人在未知环境中的定位和地图构建能力，从而推动整个自动驾驶和机器人技术的发展。