1、读取rosbag的数据，通过时间戳匹配LiDAR每帧里面的每个点和IMU的坐标变换2、通过上面的变换矩阵将利用位姿信息将LiDAR的每帧拼接成点云，迭代优化坐标变换使得距离最小。4.1 改写 loader.cpp这个工具包原本是用来标定激光雷达和里程计的，所以需要改写IMU接口以替换里程计接口。以下代码可以直接复制粘贴使用。将 lidar_align 源码包里的 NLOPTConfig.cma

Ubuntu20.04读取basler相机图像，用matlab 202b进行标定，运行环境：Ubuntu20.04（64-Bit）ROS版本：Noetic网卡型号：Realtek RTL 8156外置网卡相机型号：acA 1920-25gc （GigE接口）驱动版本：pylon_6.3.01 准备工作1.1 检查网卡1.2 检查通信2 用SDK驱动读取图像2.1 安装驱动2.2 遇到的问题及解决方

ROS功能包camera_calibration标定相机内参，--size 10x7： 为当前标定板的内点数量，即内部小正方形角点的交点--square 0.05：为每个小棋盘格的边长，单位是米image:=/camera_raw：标定当前订阅图像来源自名为/camera/image_raw的topiccamera:=/camera_raw：为摄像机名通过不停的移动标定板：直到X、Y、Size、S

1、读取rosbag的数据，通过时间戳匹配LiDAR每帧里面的每个点和IMU的坐标变换2、通过上面的变换矩阵将利用位姿信息将LiDAR的每帧拼接成点云，迭代优化坐标变换使得距离最小。4.1 改写 loader.cpp这个工具包原本是用来标定激光雷达和里程计的，所以需要改写IMU接口以替换里程计接口。以下代码可以直接复制粘贴使用。将 lidar_align 源码包里的 NLOPTConfig.cma

笔记本电脑使用usb转RJ45接口的外置网卡，型号为RTL8156，Ubuntu20.04安装网卡RTL8156驱动，使用巨型帧传输工业相机图像。

针对轨迹绘制问题，主要包含两个具体问题：其一，怎么让算法生成轨迹文件？其二，怎么使用EVO工具？A-LOAM算法作为最简单的激光SLAM算法，故本文以该算法为例进行学习和调试。安装evo，绘制kitti数据集真值轨迹，修改aloam代码生成tum格式的轨迹文件，用evo绘制所得轨迹

方案一：判断了旋转方向就向下位机发布指令，可以实现转向，但是会出现咯噔咯噔的卡顿现象，因为下位机接收到了指令频率太高了。方案二：在上个方案的基础上增加判断条件，也就是电机工作状态量，用大小为2的队列实现。实现基础：1、上位机、下位机通讯；2、ROS读取前轮转角传感器速度。

使用VM虚拟机安装了Ubuntu系统，主目录空间越来越小，硬盘扩容之后很快又空间不足，甚至出现了开机卡黑屏的情况，这里记录一下解决过程。

要求VMware Tools，网上的教程一大堆，根据我的经验，Win10安装高版本的VMware就包含了VMware Tools，满足使用需求，而Win7安装VMware后，按照网上的教程无法成功安装VMware Tools，没必要死磕，果断放弃用方法一吧。用Ubuntu自动编辑器gedit修改etc文件夹下的fstab文件，用sudo高级权限打开，最后一行添加代码。其他位置—>计算机—>mnt—

修改E:\labelimg-master\data\predefined_classes.txt里面的标签为自己需要的标签。进入anaconda虚拟环境后，cd到labelimg文件夹，然后输入命令。