rsasaki0109/lidar_slam_ros2

何を解決するか

ほとんどのLiDAR SLAM（同時位置推定と地図作成）ツールは、トラジェクトリと点群データしか提供しません。このプロジェクトは、原始的なSLAM出力と実用的な自律走行地図の間のギャップを埋め、Autoware互換のマップバンドル（点群地図、プロジェクタ情報、自動生成されたlanelet2の走行可能レーン）を生成します。

動作方法

システムは2段階のパイプラインを使用しています：LiDAR-インエラシャルオドメトリ用のフロントエンドである RKO-LIO と、ループクロージャとグラフ最適化用のバックエンドである graph_based_slam です。ROS 2のbagファイル（LiDARおよびIMUデータを含む）を処理して、グローバルに最適化された地図を作成します。また、長く自己相似なトンネルや霧の環境など、困難な状況に対応するための特別なプリセットも含まれており、重力方向の整合やレーダー融合により「退化崩壊」を防ぎます。さらに、同期されたカメラピクセルをLiDARの幾何構造上に投影することで、カラーマップを生成することも可能です。

対象ユーザー

このツールは、ロボット工学エンジニアや自律走行車開発者向けに設計されており、ロスバグ内の原始的なセンサデータを、Autowareエコシステムに直接読み込める高精細地図に変換する必要がある方々を対象としています。

特徴

• Autoware統合：pointcloud_map/ と map_projector_info.yaml ファイルを直接出力し、Autowareの検証を通過します。
• 自動lanelet生成：SLAMトラジェクトリから走行可能レーンを自動生成し、ルート計画に活用できます。
• 退化に強い：トンネルや霧の環境向けの特別モードにより、マッピング処理が停止または漂移するのを防ぎます。
• 決定論的マッピング：オフライン実行でも、複数回の実行で同一のトラジェクトリとサブマップが得られます。
• カメラ統合：RGBカメラデータを点群に投影し、視覚的に豊かなマップを生成できます。
• 広範なセンサ対応：Ouster、Velodyne、RoboSense、Livox（MID-360）センサと互換性があります。