hdl_localization：使用 3D LIDAR进行实时 3D 定位的ROS包

概述

hdl_localization是一个 ROS 包，用于使用 3D LIDAR（例如 velodyne HDL32e 和 VLP16）进行实时 3D 定位。该软件包执行基于无迹卡尔曼滤波器的姿态估计。它首先根据 LIDAR 上实现的 IMU 数据估计传感器位姿，然后在全局地图点云和输入点云之间执行多线程 NDT 扫描匹配以校正估计的位姿。基于 IMU 的姿势预测是可选的。如果禁用它，系统将使用没有 IMU 信息的恒速模型。

要求

hdl_localization需要以下库：

PCL
OpenMP

需要以下ros包：

安装

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cd /your/catkin_ws/src
git clone https://github.com/koide3/ndt_omp
git clone https://github.com/SMRT-AIST/fast_gicp --recursive
git clone https://github.com/koide3/hdl_localization
git clone https://github.com/koide3/hdl_global_localization

cd /your/catkin_ws
catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

# if you want to enable CUDA-accelerated NDT
# catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_VGICP_CUDA=ON

支持docker

使用docker，可以方便的满足需求环境。请参考下面的存储库并轻松使用 docker。

Taeyoung96/hdl_localization_tutorial

参数

所有可配置参数都列在launch/hdl_localization.launch中作为 ros 参数。可以使用 rviz 上的“2D Pose Estimate”重置估计的姿势

主题

/odom (nav_msgs/Odometry)
- 地图框中的估计传感器位姿
/aligned_points
- 与地图对齐的输入点云
/status (hdl_localization/ScanMatchingStatus)
- 扫描匹配结果信息（例如，收敛性、匹配误差和内点分数）

服务

/重新本地化（std_srvs/空）
- 使用全局定位结果重置传感器位姿
- 全局本地化方法详见hdl_global_localization

例子

包文件示例（室外环境录制）：hdl_400.bag.tar.gz (933MB)

rosparam set use_sim_time true
roslaunch hdl_localization hdl_localization.launch

roscd hdl_localization/rviz
rviz -d hdl_localization.rviz

rosbag play --clock hdl_400.bag

# perform global localization
rosservice call /relocalize


如果效果不佳或CPU使用率过高，将hdl_localization.launch中的ndt_neighbor_search_method改为“DIRECT1”。它使扫描匹配速度非常快，但有点不稳定

[/hidecontent]

。