LIO-SAM 算法仿真实现：Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble + GTSAM 4.1.1

安装必要的导航包与 Gazebo 插件：

sudo apt install ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup ros-humble-pcl-conversions ros-humble-xacro ros-humble-robot-localization ros-humble-tf-transformations -y
sudo apt install ros-humble-gazebo-ros-pkgs ros-humble-gazebo-ros ros-humble-gazebo-plugins ros-humble-gazebo-ros2-control -y

工作空间编译

解压项目源码至 ~/lio_sam_gazebo_ros2。修改 CMakeLists.txt 以适配 C++17 标准及 PCL 依赖：

set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
find_package(pcl_conversions REQUIRED)
include_directories(include ${pcl_conversions_INCLUDE_DIRS})
ament_target_dependencies(lio_sam_imageProjection ${dependencies} pcl_conversions)

同时修改 params.yaml，确认保存路径及话题名称：

savePCD: true
savePCDDirectory: "~/Downloads/LOAM/"

清理旧缓存并重新编译：

cd ~/lio_sam_gazebo_ros2
rm -rf build install log
colcon build --symlink-install

仿真运行

启动 Gazebo 环境

首先确保模型文件就位，将项目中的 models 文件夹移入 ~/.gazebo/models。若使用 VMware，需设置环境变量禁用 GPU 加速以避免渲染问题：

export GAZEBO_MODEL_DATABASE_URI=""
export SVGA_VGPU10=0
export LIBGL_ALWAYS_SOFTWARE=1

修复 Velodyne 雷达插件配置，将 gpu_ray 改为 ray 并使用 CPU 计算：

<gazebo reference="velodyne">
  <sensor type="ray" name="velodyne-VLP16">
    <plugin name="gazebo_ros_laser_controller" filename="libgazebo_ros_velodyne_laser.so">
      <!-- 插件配置 -->
    </plugin>
  </sensor>
</gazebo>

编译雷达插件并启动仿真：

cd ~/lio_sam_gazebo_ros2
colcon build --symlink-install --packages-select velodyne_description
source install/setup.bash
ros2 launch robot_gazebo robot_sim.launch.py

运行建图算法

打开新终端进入工作空间并刷新环境，启动 LIO-SAM：

cd ~/lio_sam_gazebo_ros2
source install/setup.bash
ros2 launch lio_sam run.launch.py

此时 Rviz 应自动弹出显示点云地图。若未弹出，请检查话题名称是否匹配。

控制与保存

使用键盘控制节点移动机器人：

ros2 run teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard

操作说明：i 前进，, 后退，j 左转，l 右转，k 停止。注意速度不宜过快，以免跟踪丢失。

仿真结束后，按下 Ctrl+C 终止程序，地图将自动保存至配置的路径。可使用 CloudCompare 查看生成的 3D 点云。

离线数据集测试

若无仿真环境，可直接回放已有数据集。首先安装转换工具：

pip install rosbags

将 .bag 文件转换为 ROS2 格式：

python3 -m rosbags.convert --src campus_small_dataset.bag --dst campus_small_dataset_ros2

修复 metadata.yaml 中的 QoS 配置错误：

sed -i 's/offered_qos_profiles: \[\]/offered_qos_profiles: ""/g' metadata.yaml

根据转换后的话题名修改 params.yaml 中的 pointCloudTopic 和 imuTopic，然后编译并播放数据：

cd ~/lio_sam_gazebo_ros2
colcon build --packages-select lio_sam --symlink-install
source install/setup.bash
ros2 launch lio_sam run.launch.py
ros2 bag play campus_small_dataset_ros2

常见问题排查

1. 话题不匹配：使用 ros2 topic list 确认雷达输出话题，如 /gazebo_ros_laser_controller/out，并在配置文件中同步修改。
2. 编译报错：检查 C++ 标准是否为 17，确保 pcl_conversions 已正确链接。
3. 内存不足：编译大型项目时务必增加 Swap 分区，否则极易中断。
4. 显卡警告：VMware 环境下出现 Color ramp shader 警告属正常现象，忽略即可。