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运行kitti数据集

方法一、使用rosbag播放

方法二、使用kitti_helper.launch

故障：rviz界面没有图像

查看rosbag发布的topic

a-loam代码中所接收的topic

rqt

启动rqt

查看rqt界面

保存轨迹

方法一、简单的

 方法二、使用ros::Subscriber和回调函数

方法三、创建新节点用于保存轨迹

小结

总结

---

使用A-loam运行kitti数据集。

运行kitti数据集

方法一、使用rosbag播放

使用代码：

   roslaunch aloam_velodyne xxx.launch
   rosbag play /.../xxx.bag

其中，运行kitti数据集时，xxx.launch改为aloam_velodyne_HDL_64.launch，/.../xxx.bag改为所运行的rosbag文件，/...为该rosbag的路径。

具体操作如下：

开一个终端，运行

roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_HDL_64.launch

再开一个终端，运行

rosbag play  /.../xxx.bag

 此时，若运行时rviz界面没有图像，可能是rosbag发布的topic和aloam代码中所接收的topic没有对应上，修改方法见下文故障：rviz界面没有图像部分。

方法二、使用kitti_helper.launch

按照A-loam的README.md所述：

## 4. KITTI Example (Velodyne HDL-64)
Download [KITTI Odometry dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php) to YOUR_DATASET_FOLDER and set the `dataset_folder` and `sequence_number` parameters in `kitti_helper.launch` file. Note you also convert KITTI dataset to bag file for easy use by setting proper parameters in `kitti_helper.launch`.

```
    roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_HDL_64.launch
    roslaunch aloam_velodyne kitti_helper.launch
```

  在两个终端中分别运行

roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_HDL_64.launch
roslaunch aloam_velodyne kitti_helper.launch 

其中，kitti_helper.launch文件中的参数需要提前配置好。

该方法适合下载好的00-10序列。

故障：rviz界面没有图像

运行时rviz界面没有图像，可能是rosbag发布的topic和aloam代码中所接收的topic没有对应上。

查看rosbag发布的topic

打开终端，运行

rosbag info  /.../xxx.bag

其中，/.../xxx.bag为所要查看的rosbag路径及文件名。

以我的rosbag为例，截取一段打印输出信息如下：

 其中，topics是rosbag在play播放发布的topic话题。

topics中，激光点云的topic话题名称是/kitti/velo/pointcloud 。

a-loam代码中所接收的topic

aloam源代码中，scanRegistration.cpp文件中有a-loam所接收的topic，修改与rosbag发布的激光点云的topic话题名称对应。

scanRegistration.cpp的路径：/catkin_ws/src/A-LOAM-devel/src/scanRegistration.cpp

原文：

    ros::Subscriber subLaserCloud = nh.subscribe<sensor_msgs::PointCloud2>("/velodyne_points", 100, laserCloudHandler);

把原来的/velodyne_points修改为/kitti/velo/pointcloud，修改后：

 ros::Subscriber subLaserCloud = nh.subscribe<sensor_msgs::PointCloud2>("/kitti/velo/pointcloud", 100, laserCloudHandler);

再次编译

    cd ~/catkin_ws
    catkin_make
    source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

编译成功后，运行kitti数据集。

运行结果示例：

图中，彩色点是正在处理的， 白色点是处理完成的，中间横线是运动轨迹。 

rqt

启动rqt

rqt是ROS的图形开发平台，是一个基于 Qt 的框架。使用“rqt_graph”指令可以显示当前系统运行情况，
如果你安装了rqt，

在新的终端中运行

rosrun rqt_graph rqt_graph

 或者

rqt_graph

会弹出rqt界面。

如果没有弹出rqt界面，可能需要安装rqt，安装指令类似如下：

sudo apt-get install ros-indigo-rqt
sudo apt-get install ros-indigo-rqt-common-plugins

指令根据实际ROS版本修改。

查看rqt界面

正常弹出的rqt界面中，绘制有实时的node节点和topic话题信息。

可以点击右上角“Refresh ROS graph"按钮刷新界面。

本文运行a-loam时的图像如下：

只运行a-loam的roslauch命令：

 再运行kitti的rosbag时：

多了左边rosbag的节点和话题，rosbag的激光点云的topic话题被scanRegistration节点接收。

还多了右下角的话题/tf，此时程序正常运行，rviz中有定位和地图结果。

rosbag播放完成后：

rosbag相关的节点和话题消失，程序运行结束。

通过rqt可以查看rosbag和aloam的运行情况，方便理解。

保存轨迹

原本的aloam不带有保存轨迹的程序，可以自己手动添加。

核心思路在于将/aft_mapped_to_init话题中的数据按照一定格式保存到txt中。

方法一、简单的

在aloam源代码laserMapping.cpp中修改代码，在laserOdometryHandler函数中添加保存轨迹代码。

laserMapping.cpp的位置：/catkin_ws/src/A-LOAM-devel/src/laserMapping.cpp

文件中，找到laserOdometryHandler函数的实现：

void laserOdometryHandler(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr &laserOdometry)
{

在laserOdometryHandler函数的末尾追加

std::ofstream pose1("/your_path/your_file_name.txt", std::ios::app);
pose1.setf(std::ios::scientific, std::ios::floatfield);
//保存结果的精度，可调
pose1.precision(6);
pose1 << odomAftMapped.header.stamp << " "
<< odomAftMapped.pose.pose.position.x << " "
<< odomAftMapped.pose.pose.position.y << " "
<< odomAftMapped.pose.pose.position.z << " "
<< odomAftMapped.pose.pose.orientation.x << " "
<< odomAftMapped.pose.pose.orientation.y << " "
<< odomAftMapped.pose.pose.orientation.z << " "
<< odomAftMapped.pose.pose.orientation.w << std::endl;
pose1.close();

odomAftMapped绘图后的里程计，取其中的时间、位置xyz和四元数，保存到/your_path/your_file_name.txt中，your_path和your_file_name根据自己喜好设定。

优点：改动简单，容易操作。

 方法二、使用ros::Subscriber和回调函数

在aloam源代码中laserMapping.cpp中修改代码。在main函数中新建ros::Subscriber 接收到所需topic话题时执行回调函数，在main函数之前编写回调函数实现轨迹保存。

在main函数中

int main(int argc, char **argv)
{

定义了很多订阅者ros::Subscriber ，包括subLaserOdometry、subLaserCloudFullRes等。定义如下：

	ros::Subscriber subLaserOdometry = nh.subscribe<nav_msgs::Odometry>("/laser_odom_to_init", 100, laserOdometryHandler);

	ros::Subscriber subLaserCloudFullRes = nh.subscribe<sensor_msgs::PointCloud2>("/velodyne_cloud_3", 100, laserCloudFullResHandler);

可以在其后定义自己的ros::Subscriber ，命名为save_path。

ros::Subscriber save_path= nh.subscribe<nav_msgs::Odometry>("/aft_mapped_to_init", 100, path_save); 

ros::Subscriber save_path 当有/aft_mapped_to_init话题时，执行回调函数path_save。

path_save的实现：

void path_save(nav_msgs::Odometry odomAftMapped ){
 
	    //保存轨迹，path_save是文件目录,txt文件提前建好,/home/xxx/xxx.txt,
   			std::ofstream pose1("/path_save/xxx.txt", std::ios::app);
			pose1.setf(std::ios::scientific, std::ios::floatfield);
			pose1.precision(9);    //精度可调，根据需要调整
	
			static double timeStart = odomAftMapped.header.stamp.toSec();
			auto T1 =ros::Time().fromSec(timeStart) ;

		  pose1<<	odomAftMapped.header.stamp -T1<< " "
              <<-odomAftMapped.pose.pose.position.y << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.position.z << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.position.x << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.orientation.x << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.orientation.y << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.orientation.z << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.orientation.w << std::endl;
			pose1.close();
            
} 

这段path_save的实现写在main函数之前。 

方法三、创建新节点用于保存轨迹

新建节点path_save。新建cpp文件、修改CMakeLists.txt、修改aloam_velodyne_VLP_16.launch。

1.新建cpp文件

aloam源代码中新建cpp文件，比如savePath.cpp。

aloam源代码路径：/catkin_ws/src/A-LOAM-devel/src/savePath.cpp

文件中写入

void path_save(nav_msgs::Odometry odomAftMapped ){
 
	    //保存轨迹，path_save是文件目录,txt文件提前建好,/home/xxx/xxx.txt,
   			std::ofstream pose1(“path_save”, std::ios::app);
			pose1.setf(std::ios::scientific, std::ios::floatfield);
			pose1.precision(9);
	
			static double timeStart = odomAftMapped.header.stamp.toSec();
			auto T1 =ros::Time().fromSec(timeStart) ;
			pose1<< odomAftMapped.header.stamp -T1<< " "
              << -odomAftMapped.pose.pose.position.y << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.position.z << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.position.x << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.orientation.x << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.orientation.y << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.orientation.z << " "
              << odomAftMapped.pose.pose.orientation.w << std::endl;
			pose1.close();
            
}
 
int main(int argc, char **argv){
    ros::init(argc, argv, "path_save");
    ros::NodeHandle nh;
    ros::Subscriber save_path = nh.subscribe<nav_msgs::Odometry>("/aft_mapped_to_init",     100, path_save);	    //保存轨迹，a_loam直接订阅话题/aft_mapped_to_init。
 
    ros::spin();
     }

其中，头文件可以按照其他源文件添加，比如laserMapping.cpp的文件。

2.修改CMakeLists.txt

同时，CMakeLists.txt中也要修改。

仿照alaserMapping的

add_executable(kittiHelper src/kittiHelper.cpp)
target_link_libraries(kittiHelper ${catkin_LIBRARIES} ${PCL_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})

在CMakeLists.txt末尾追加，写savePath.cpp的：

add_executable(apath_save src/savePath.cpp)
target_link_libraries(apath_save ${catkin_LIBRARIES} ${PCL_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})

用 savePath.cpp创建可执行文件apath_save，并链接相应的库

 3.修改aloam_velodyne_VLP_16.launch

aloam_velodyne_VLP_16.launch要发布新建的节点，在原有发布节点的代码后面追加：

   <node pkg="aloam_velodyne" type="apath_save" name="b_path_save" output="screen" />

其中，apath_save对应CMakeLists.txt中add_executable产生的可执行文件名apath_save；

节点名b_path_save任意，会产生新节点b_path_save，rqt可查看新节点的产生。

该方法较复杂，savePath.cpp文件新建了节点path_save。

优点：不需要保存轨迹时，只需删除或注释掉发布新节点那段代码即可，不需要重新编译。

  <!-- xxxxxxx -->

小结

保存轨迹为TUM格式，可以使用evo等工具绘制出图像。

总结

1.运行kitti数据集

   roslaunch aloam_velodyne xxx.launch
   rosbag play /.../xxx.bag

2.故障：rviz没有图像

把aloam代码中所接收的topic和rosbag发布的topic对应上。

别忘以后跑其他数据集修改回来。

3.rqt查看topic情况

rqt_graph

4.保存轨迹

修改laserMapping.cpp，在laserOdometryHandler函数中添加保存轨迹代码。

文章中，“aloam”、“a-loam”、“A-loam”、“A-Loam”、“A-LOAM”均指 HKUST-Aerial-Robotics 的A-LOAM。链接：

GitHub - HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM: Advanced implementation of LOAM