上一篇我已经把速腾Helios-16P的ROS驱动搞定点云能够稳定地在RVIZ里显示出来。本来以为接下来就是装个包、跑个launch的事结果真正上手编译Lego-loam时才发现坑比想象中多。群里不少朋友也是卡在这一步源码拉下来了编译报错或者压根不知道怎么把这个老项目接到Helios-16P上还有人图省事直接用CodeBlocks打开源码点“编译运行”结果自然是各种“无法编译运行”。这篇就把Lego-loam的编译与运行完整过一遍包括环境版本怎么选、依赖怎么装、CGI坑怎么避、Helios-16P的传感器参数怎么改以及RVIZ里出现常见异常时怎么排查。适合正在用速腾16线雷达、想跑通LeGO-LOAM或者类似LOAM系算法的朋友。1. 编译前的环境准备版本、依赖与雷达数据源1.1 系统版本和ROS发行版怎么选Lego-loam是2016-2018年前后比较活跃的项目官方README里写的还是Ubuntu 16.04 ROS Kinetic。但实际使用中我建议优先选择Ubuntu 18.04 ROS Melodic。这不是怀旧而是因为整个Lego-loam的依赖链和ROS接口都是那个时代的东西在Melodic上编译最省心。如果有朋友非要用Ubuntu 20.04 ROS Noetic也不是完全不行但你要有心理准备Noetic默认的OpenCV是4.2而很多Lego-loam分支里硬编码了OpenCV 3的接口同时Noetic的cv_bridge也是基于OpenCV4编译的一旦代码里混用了OpenCV3和OpenCV4的头文件轻则警告重则链接阶段直接崩。我自己实测在Noetic上要额外改不少地方对于想快速建图的人来说不值得。另外还要确认gcc版本。Melodic对应的gcc 7可以顺利支持Lego-loam默认的C11/14编译参数。如果你用Noetic的gcc 9编译老代码时偶尔会遇到一些STL接口差异需要额外加-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI0之类的参数很烦。我目前长期在用的验证环境如下组件版本操作系统Ubuntu 18.04.5 LTS 64位ROS发行版Melodic Morenia雷达驱动rslidar_sdkUbuntu 18.04适配版雷达型号速腾Robosense Helios-16P编译工具catkin_make不要用catkin build视觉/点云库PCL 1.8.1、OpenCV 3.2.0Melodic自带GTSAM4.0.0-alpha2源码编译不建议在Windows或Mac上尝试Lego-loam的依赖基本都是Linux生态下的非Linux环境编译成本极高。1.2 依赖安装清单不要一股脑全装安装依赖时最常见的错误是看到网上教程就让apt install一堆东西结果装了个OpenCV 4或者Eigen 3.4反而和代码不兼容。我习惯从项目实际需求反推Lego-loam编译依赖的核心库只有这几个PCL点云库提供PointCloud类型、体素滤波、平面分割等核心功能Eigen矩阵运算OpenCV用于特征/图像相关处理部分GTSAM用于后端图优化rosdep自动解析出的ROS包依赖比如roscpp、tf、cv_bridge、pcl_ros等在Melodic上可以用一行命令把大部分依赖解决sudo apt install ros-melodic-pcl-ros ros-melodic-cv-bridge ros-melodic-tf2-eigen libopencv-dev libeigen3-dev libpcl-dev。GTSAM建议单独说。虽然Ubuntu软件源里有libgtsam-dev但版本往往比较新Lego-loam调用的部分接口和老版本行为不同编译期就报错。稳妥做法是下载GTSAM 4.0.0-alpha2源码按官方README编译安装。这个包编译时间比较长建议后面编译章节单独处理。如果已经有系统GTSAM并且能过编译也可以先用着但出问题时优先卸载重装alpha2。sudo apt update sudo apt install ros-melodic-pcl-ros ros-melodic-cv-bridge ros-melodic-tf2-eigen \ libopencv-dev libeigen3-dev libpcl-dev1.3 先把Helios-16P的数据送进ROS再谈建图很多朋友编译RVIZ半天最后发现雷达驱动压根没起来话题里没有点云。LeGO-LOAM做的只是订阅点云话题和IMU话题它自己不会去读雷达硬件所以编译前最好先把雷达驱动跑通。速腾Helios-16P的驱动通常叫rslidar_sdk。编译方式跟着官方README一步步走即可核心就是把点云话题发布出来。不同版本的驱动发布的话题名不一定相同有的默认是/rslidar_points有的是/points_raw。启动后先确认一下source devel/setup.bash roslaunch rslidar_sdk start.launch # 另开终端 rostopic list | grep rslidar rostopic hz /rslidar_points正常情况下rostopic hz会稳定输出10Hz或20Hz左右的频率说明数据流通正常。如果这里频率为0不用继续往下折腾LeGO-LOAM先解决驱动问题。另外LeGO-LOAM的建图效果对IMU十分依赖。Helios-16P是否带内置IMU取决于具体硬件配置。如果驱动没有发布/imu/data或者类似话题地图大概率会出现严重漂移。这一点我在后面“参数适配”章节会详细讲但你要先确认手头设备有没有IMU话题。2. 源码下载与catkin_make编译的完整流程2.1 创建工作空间并拉取代码Lego-loam是一个标准的ROS功能包源码要放在catkin工作空间的src目录下。这里建议新建一个干净工作空间不要和雷达驱动混在同一个工作空间里编否则依赖冲突很难查。mkdir -p ~/lego_ws/src cd ~/lego_ws/src git clone https://github.com/RoboticsBCN/lego-loam.git如果git clone速度很慢或者失败可以直接从GitHub页面下载zip包解压到~/lego_ws/src下并把目录名改成lego-loam。注意检查目录里面是否有package.xml和CMakeLists.txt如果解压多了一层文件夹要手动把内层文件挪出来。2.2 编译时为什么卡在GTSAM网上很多教程让直接catkin_make如果你是第一次编译大概率会卡在这行-- Found GTSAM: /usr/local/lib/libgtsam.so如果你的系统里没装GTSAMcmake会直接报找不到。装了系统GTSAM比如1.7或4.2版本时编译可能通过但运行时图优化会出现莫名崩溃或者地图不更新。所以我建议先手动编译GTSAM 4.0.0-alpha2。wget https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip unzip gtsam-4.0.0-alpha2.zip cd gtsam-4.0.0-alpha2 mkdir build cd build cmake .. make -j2 sudo make install编译GTSAM时不要开-j8这玩意的内存消耗不小笔记本8G内存开多线程很容易编译到一半进程被杀。用-j2慢一点但稳。装完后可以用ldconfig -p | grep gtsam确认so库已经加载。2.3 编译Lego-loam的正确姿态不要全核硬刚GTSAM装好之后回到工作空间编译cd ~/lego_ws catkin_make -j1先解释为什么我用-j1而不是catkin_make -j4。LeGO-LOAM里有很多模板头文件尤其是GTSAM相关的优化部分编译时内存峰值能到7GB以上。如果机器只有8GB物理内存开-j4会直接把内存吃满然后OOM killer把编译进程杀掉屏幕上一堆internal compiler error: Killed。如果你是16G以上内存机器可以开-j2或-j4但第一次建议还是保守一点。还有一种常见做法是增加swap文件我在这篇里直接给出可复制的命令sudo fallocate -l 8G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile加上swap之后即使内存只有8G也基本能扛住一次完整编译。但要注意swap只是兜底长期依赖swap会导致编译速度明显下降。2.4 编译成功后的验证当终端出现类似Summary: 1 package finished的提示说明编译完成。接下来要确认环境变量已经指向当前工作空间source ~/lego_ws/devel/setup.bash rospack find lego_loamrospack find lego_loam如果能打印出包路径说明ROS已经认识这个功能包了。这时候不要急着跑先看一眼生成的可执行文件ls ~/lego_ws/devel/lib/lego_loam/正常情况下能看到lego_loam这个可执行文件这是后续launch真正调起的建图主程序。3. 别用CodeBlocks打开ROS工程硬编译构建入口要搞对3.1 “CodeBlocks无法编译运行”的根本原因Lego-loam编译相关的问题里有相当一部分人不是卡在源码而是卡在“用什么工具编译”。最近经常看到有人问用CodeBlocks打开LeGO-LOAM目录下的CMakeLists.txt点“编译运行”会不会报错或者直接显示无法编译运行。先说结论用CodeBlocks直接打开ROS功能包并编译大概率失败。这不是CodeBlocks本身不行而是ROS功能包的构建不是普通CMake工程。ROS依赖ROS_PACKAGE_PATH、CMAKE_PREFIX_PATH这些环境变量去定位roscpp、cv_bridge、pcl_ros等依赖包。你在终端里先source /opt/ros/melodic/setup.bash再source ~/lego_ws/devel/setup.bash这些环境变量才会注入到当前会话。而CodeBlocks从图形界面启动时通常不会继承你在终端里手动设置的环境变量所以它打开CMakeLists.txt后find_package(roscpp)这步就找不到库后续编译必然失败。另外ROS功能包还有catkin_package()宏、package.xml里的依赖声明这些都需要catkin工具在构建前解析并生成环境钩子。CodeBlocks并不认识catkin的这套逻辑它只会把CMakeLists.txt当成一个独立CMake工程处理自然无法正确完成编译运行。3.2 在IDE里正确使用Lego-loam源码的方式我平时也会用IDE看代码但只是把它当代码浏览器不是构建工具。正确做法是用VS Code或Qt Creator打开~/lego_ws目录用来阅读和编辑源码所有编译行为都在终端里执行catkin_make如果需要调试就在终端里先source环境再用gdb或者VS Code的Remote调试功能附加到LeGO-LOAM进程。如果你实在喜欢IDE的“一键运行”可以用VS Code配置task调用catkin_make但不能直接点CodeBlocks的“运行”按钮。还有一个方向是Qt Creator它支持加载CMake工程并且可以在界面里设置CMake参数比如-DCMAKE_BUILD_TYPERelease。但前提依然是你先通过某种方式给Qt Creator注入ROS环境变量比如从已经source过的终端里启动Qt Creator。source /opt/ros/melodic/setup.bash source ~/lego_ws/devel/setup.bash qtcreator即便如此LeGO-LOAM这种老项目在IDE里也能出现各种重定向问题建议新手不要折腾。3.3 判断ROS环境有没有生效的快速方法很多时候报错信息说找不到ros/ros.h或者找不到lego_loam不是代码问题而是环境变量没生效。在编译前可以快速验证echo $ROS_PACKAGE_PATH echo $CMAKE_PREFIX_PATH如果是空或者没有出现/opt/ros/melodic说明当前终端没source过ROS。这时候即使你在CodeBlocks里手动配置CMake变量也很容易漏掉某个路径。反而在终端里老老实实执行source再编译是最可控的。4. 针对速腾Helios-16P的传感器与话题参数适配4.1 理解N_SCAN、Horizon_SCAN与角分辨率的关系LeGO-LOAM启动时有两组最关键参数直接决定建图是否正常这就是N_SCAN和Horizon_SCAN。字面上看N_SCAN是雷达线束数Horizon_SCAN是水平一圈扫描点数。Helios-16P是16线雷达所以N_SCAN16写死没问题。Horizon_SCAN则需要根据水平角分辨率算一圈完整360°若分辨率是0.2°就是360 / 0.2 1800若是0.1°就是360 / 0.1 3600。速腾Helios-16P常见的配置是0.2°水平分辨率但有些场景你可能在驱动里改了扫描配置或者雷达固件本身就是0.1°模式。如果Horizon_SCAN设置和实际点云不一致LeGO-LOAM会扫描异常建出的地图一片破碎。确定雷达实际分辨率的办法可以从驱动配置里读也可以录一帧点云数一个回环里水平角增量。我更推荐前者直接看rslidar_sdk配置文件中的angle相关参数一般默认值就是当前固件分辨率。4.2 修改launch文件还是utility.hLeGO-LOAM的参数有两种修改位置。一种是源码里的include/utility.h里面有大量全局变量定义另一种是launch/run.launch通过rosparam方式传参。实测下来launch文件中的参数优先级更高会覆盖utility.h里的默认值所以优先改launch。我改后的核心参数如下路径在lego_loam/launch/run.launchparam name/use_sim_time valuefalse/ param namesensor value1 typeint/ param nameN_SCAN value16 typeint/ param nameHorizon_SCAN value1800 typeint/ param namegroundRemoval valuetrue typebool/ param nameloopClosureEnableFlag valuetrue typebool/其中sensor1对应Velodyne VLP-16风格的数据组织方式。Helios-16P虽然是速腾品牌但点云组织结构同样是16线、单回波、水平旋转扫描数据模型和VLP-16类似所以sensor保持1即可。如果你在驱动里配置了多回波或自定义线序那可能需要看看具体点云解析后再调但默认情况下不需要改。4.3 修改点云话题和IMU话题LeGO-LOAM默认订阅的话题是/velodyne_points和/imu/data而rslidar_sdk发布的话题一般是/rslidar_points或/points_raw。不改话题名的话启动后LeGO-LOAM会一直等数据RVIZ里什么都没有。打开include/utility.h找到这两行并改成对应话题extern const string pointCloudTopic /rslidar_points; extern const string imuTopic /imu/data;如果驱动发布的IMU话题是/rslidar_imu就写成/rslidar_imu。注意IMU话题名称不要拼错LeGO-LOAM内部用MessageFilter同步点云和IMU一旦话题名不对会一直打印等待IMU数据建图进程不会前进。没有IMU数据时怎么办这个必须说得直接一点LeGO-LOAM的漂移补偿和位姿优化都依赖IMU观测来做帧间约束如果完全没有IMU地图会在遇到小坡度或长时间直线运动时迅速发散。带IMU的Helios-16P可以直接用如果设备没有IMU模块建议先做一个简易IMU模拟节点用点云配准结果推算角速度但这属于进阶玩法编译运行阶段不展开。4.4 TF坐标系的坑先解决base_link到camera_init的框架LeGO-LOAM启动时会发布一系列TF变换但雷达驱动通常只发布点云话题不会主动提供base_link这个坐标系。RVIZ中要把固定坐标系设为camera_init同时在系统里需要存在base_link - laser之类的静态TF。最省事的做法是在launch里加一个静态变换比如node pkgtf typestatic_transform_publisher namebase_to_laser args0 0 0 0 0 0 base_link laser 100 /如果你的雷达安装位置相对于车体有偏移就把前三个数改成实际外参。没有这个TFLeGO-LOAM的TF树不完整点云显示时经常整个地图乱飞。5. 实机运行流程与RVIZ建图验证5.1 完整启动过程分几步设备上电、IP配置正常之后按这个顺序启动# 终端1启动雷达驱动 source ~/rslidar_ws/devel/setup.bash roslaunch rslidar_sdk start.launch # 终端2启动LeGO-LOAM source ~/lego_ws/devel/setup.bash roslaunch lego_loam run.launch # 终端3启动RVIZ rviz如果你希望RVIZ里直接看到LeGO-LOAM提供的地图话题不需要手动加载机器人模型。在RVIZ左侧Display面板把Fixed Frame设置为camera_init然后点击Add - By topic添加/laser_cloud_map和/laser_cloud_surround两个PointCloud2话题Size调成0.05左右颜色选一个顺眼的。5.2 移动雷达时要慢它不是实时SLAM的万金油LeGO-LOAM毕竟是基于帧间匹配的建图算法雷达移动速度过快、旋转过猛的时候帧间匹配很容易崩。我第一次实机测试时拿着雷达在室内快速转圈地图直接扭成麻花。后来改为沿走廊缓慢推进转弯时先把角速度降下来地图质量明显改善。手持设备时还要注意一个细节LeGO-LOAM对初始姿态比较敏感启动时雷达尽量保持水平稳定几秒钟让它把第一帧作为基准。如果启动瞬间雷达头是歪的后面地图很可能整体倾斜。可以先静止几秒再开始移动实测下来比起来就跑稳很多。5.3 地图输出在哪里看与保存运行过程中/laser_cloud_map就是累计地图点云/laser_cloud_surround是当前帧附近的地图适合实时观察。如果你想保存现场数据用于离线分析建议用rosbag把地图和原始点云一起录制rosbag record /rslidar_points /imu/data /laser_cloud_map /laser_cloud_surround录完之后可以用pcl_ros的bag_to_pcd工具把/laser_cloud_map导出成PCD文件或者直接在后续离线处理里回放bag。不要迷信LeGO-LOAM自带的保存地图方式很多修改版本里这个功能要么没开放要么路径容易写乱用rosbag导PCD是最可靠可控的路径。6. 编译和运行阶段的高频异常与排查记录6.1 RVIZ里始终没有任何点云首先确认LeGO-LOAM是否真的接收到了点云。终端里看有没有类似Registered points的打印信息如果没有说明订阅的话题名不对。用rostopic echo /laser_cloud_map -n1去验证地图话题是否有输出。如果是空的返回去检查utility.h和run.launch中的pointCloudTopic。还有一种情况LeGO-LOAM内部时间同步不通过。雷达点云时间戳是雷达驱动给的如果驱动里启用了sim time或者时间戳跳变MessageFilter会一直等待界面卡在初始化。用rostopic hz /rslidar_points看频率是不是稳定再看rostopic echo /rslidar_points/header里的时间戳是否单调递增。6.2 地图重影、拖影、点云错位这通常是IMU话题没有正确同步。常见表现是后半段地图出现重影或者墙面变成两三层错开的片。排查方向不是急着调算法参数而是先看IMU数据的频率和坐标系。LeGO-LOAM默认假设IMU的Z轴与重力方向对齐如果设备安装角度不对重力分量会投影到X/Y上导致姿态估计错误。在不装配IMU的情况下地图拖影几乎是必然的。我曾经试过关掉IMU同步纯靠点云配准短时间还不错但走动超过几十米后漂移便无法控制。所以如果条件允许一定要把IMU接上而不是省掉。6.3 编译时虽然通过了但运行时一直提示找不到.so这属于典型的动态库路径问题。LeGO-LOAM链接了自定义安装的GTSAM库如果你把GTSAM装到了/usr/local/lib但它不在系统库搜索路径里运行时就会报类似error while loading shared libraries: libgtsam.so.4。解决办法是更新动态库缓存sudo ldconfig如果还不行就用export LD_LIBRARY_PATH/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH再重新启动launch。6.4 运行一段时间后LeGO-LOAM节点自动崩溃我遇到过多次主要原因是内存持续增长最终被系统杀掉。LeGO-LOAM的全局地图会持续累积点云如果不做降采样或限制地图范围长时间运行后内存会越来越大。在utility.h里可以调节降采样相关参数也可以定期清空地图或者重启节点。还有一个容易被忽略的原因点云话题里偶发NaN点。速腾驱动在极端环境下可能输出无效点LeGO-LOAM遇到NaN点后优化模块会计算出非有限数值直接触发段错误。解决办法是在驱动侧或话题上游过滤掉NaN点用pcl_ros的PassThrough或自定义filter节点都可以。6.5 switch和swap的旧事重申这部分原本放在编译章节但运行阶段也可能遇到。长时间跑图时用free -h监控内存如果swap使用率一直很高说明机器物理内存吃紧。建议笔记本用户外接电源并把其他大内存程序全关掉。LeGO-LOAM不是那种“内存占用恒定”的程序地图规模越大内存越高这一点要有预期。# 监控内存和CPU htop # 监控话题速率 rostopic hz /laser_cloud_map7. 编译运行之后还能怎么折腾Lego-loam跑通只是第一步。接下来很多人会问地图出来之后能不能直接用于导航答案是不能直接当成二维栅格地图用LeGO-LOAM生成的是三维点云地图导航用的costmap需要先做地面分割和投影或者改用Lego-loam输出的二维可通行区域版本那又是另一个话题。另外一个方向是把输出的点云地图做后端优化比如加入回环检测或者把建图结果保存成PCD后再用其他全局优化工具做一次细化。我在实际项目里通常会把LeGO-LOAM当实时前端把地图记录下来离线用ICP或NDT再配一次得到的地图干净很多尤其是室内走廊这种几何特征单调的环境。最后分享一个我在编译过程中记住的教训不要让工具链绑架你。老项目依赖麻烦就固定在一个稳定环境里吃熟不要为了追新系统而把时间耗在改源码兼容性上。Ubuntu 18.04 Melodic GTSAM 4.0.0-alpha2这套组合我到现在还在用不是因为旧而是因为稳定可复现。