实验室有一个大疆的MID360半固态激光雷达，需要我来探索一个建图效果较好的三维SLAM算法。但是由于是半固态雷达，雷达输出的点云数据格式与普通的多线激光雷达有一些区别，目前业界的激光雷达算法好多都是基于Velodyne的多线雷达格式做的适配，因此在适配LIO-SAM时会遇到诸多问题。

一、适配LIO-SAM

LIO-SAM算法对激光雷达的数据格式有着较为严格的要求，以往的单激光雷达建图的算法没注意到这一点，一般要求的是XYZI(x, y, z, intensity ) 格式即可，但是LIO-SAM要求的是 XYZIRT（x, y, z, intensity, ring, timestamp） 格式，即算法内使用了激光雷达的通道数ring参数和时间戳timestep参数，启动算法时会检查是否具有这两个参数，而MID360雷达的输出格式中没有ring与time这两个参数。进一步的，LIO_SAM要用9轴IMU，而MID360内置的IMU是六轴IMU😭。

因此要想适配MID360需要改源码，感谢万能的github，已经有人做好了适配，链接如下:https://github.com/nkymzsy/LIO-SAM-MID360.git也可输入以下命令gitclone到ROS工作空间下的src文件夹下内：

git clone https://github.com/nkymzsy/LIO-SAM-MID360.git

如果gitclone的速度太慢，这里有一个小技巧，那就是将github改为githubfast，亲测有效。

git clone https://githubfast.com/nkymzsy/LIO-SAM-MID360.git

之后要安装Livox-SDK（在工作空间外安装）

git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK.git
cd Livox-SDK
cd build && cmake ..
make
sudo make install

还要在src下下载livox_ros_driver 也就是livox雷达的驱动包：

git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver.git

接下来还需要对LIO-SAM的代码做一点修改，第一处位于src/LIO-SAM-MID360-master目录下，双击打开CMakeLists.txt文件，请将第5行的c++11改为c++14，保存后退出，如下图所示：

第二处位于src/LIO-SAM-MID360-master/include目录下，双击打开utility.h文件，请将第18行的#include <opencv/cv.h>使用”//“注释掉，并添加以下内容：

”#include <opencv2/opencv.hpp>“

还有一个可能报错的地方，解决方法是将下图中的26行的内容注释掉放到第18行。

接下来在工作空间目录下catkin _make应该没有报错了。最后就可以运行LIO-SAM建图了：

source devel/setup.bash
roslaunch lio_sam run6axis.launch

然后启动MID360的驱动

source devel/setup.bash
roslaunch livox_ros_driver2 msg_MID360.launch

如果手里现在没有雷达，也可以播包：

rosbag play mid360.bag 

录制rosbag包的命令是（以下是录制所有的主题，-o 后的参数要换成你自己的bag包储存地址）：

rosbag record -O /home/lingao/mid360_bag/my.bag `rostopic list`

如果只录制imu和雷达数据则输入命令：

rosbag record -O /home/lingao/mid360_bag/my.bag /livox/imu /livox/lidar /clock

二、适配FAST-LIO2

由于FAST-LIO2本身就对LIVOX系列的雷达做了一定的适配，因此对源码基本不需要修改，直接在src里gitclone下来：

 git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git

同样的也需要下载livox_ros_driver：

git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver.git

然后初始化和更新一个仓库中的子模块：

git submodule update --init

编译

cd ../..
catkin_make

这里我的环境是Ubuntu 20.04 ROS Noetic，所以需要将src/FAST_LIO中的CMakeLists.txt中的C++版本改为14，这样编译就能通过了。

接下来运行fast-lio2：

source devel/setup.bash
roslaunch fast_lio mapping_mid360.launch

然后播包

rosbag play mid360.bag 

可以看到建图效果还是不错的，整个楼层没有大的漂移。而反观LIO-SAM这边，顶楼走廊到楼梯那建的都还可以，但是下了楼后高度定位出现了问题，一直还定位到顶楼，最后直接建飞了，把楼层建成了平行宇宙🤣。。。。有可能是我用的是别人录制的rosbag包的原因，IMU与雷达内参没有校准。

建图对比视频

评论区有大佬指出关闭LIO-SAM回环会好很多，我找了一下，配置文件在lio_sam_mid360_ws/src/LIO-SAM-MID360-master/config下的paramsLivoxIMU.yaml里。将“loopClosureEnableFlag”的“false”改为“true”，然后不用编译直接运行看一下。

果然有用诶，成功建图，而且从图中效果可以看出细节上比FAST-LIO2要好很多，楼旁边的树和周围楼的墙壁都给建出来了。