1. gtsam安装

        1.1 在安装之前如果没有安装过gtsam，可以跳过此步；如果安装过gtsam建议先清理一下gtsam（否则会造成版本混乱的问题，可能会在后续编译的时候一直出现问题），清理的步骤如下所示：

目录：其他位置/计算机//usr/local/lib,在该目录下搜索框中输入gtsam，将这些文件全部删除，如果是高版本的还需要删除libmetis-gtsam.so文件。

        1.2 这里选择安装gtsam-4.0.0-alpha2版本

                在终端中输入 wget https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip  命令下载gtsam，下载好之后将将文件解压提取到主目录就好，在gtsam-4.0.0-alpha2目录下（即下图所示目录下打开终端）

                 在终端中输入如下指令：

                        1. mkdir build

                        2. cd build

                        3.cmake -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF ..

                                （cmake --- 是一个跨平台的开源构建系统，用于管理软件的构建过程）

                                （-DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF --- 是向cmake传递一                                         个选项变量，通常用于控制构建配置）

                                （.. --- 指定了cmake的构建目录，表示cmake将读取上一级目录（即刚刚切                                       换到的 build 目录的上一级目录）中的 CMakeLists.txt 文件进行配                                         置。）

                        在这一步中有推荐使用cmake -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF -                          DGTSAM_USE_SYSTEM_EIGEN=ON ..这个命令的，但是笔者没有用，没有对后                          续步骤产生影响。

                        4. sudo make install -j8

                                (make --- 是一个用于构建软件的工具，根据Makefile中的规则来决定如何编                                    译源代码) 

                                (-j8 --- 同时使用8个线程进行编译，加快编译速度，但要根据个人电脑的CPU                                   核心数量进行调整）

2. 安装lego-loam算法

        2.1 mkdir -p ~/lego_loam_ws/src

        2.2 cd ~/lego_loam_ws/src

        2.3 git clone https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM.git

        2.4 cd ..

        2.5 catkin_make

        在这一步中经常会出一些报错：
                1. opencv/cv.h --- 将 utility.h 中#include<opencv/cv.h>注释，添加#include                                          <opencv2/opencv.hpp>  

                2. pcl报错 --- 将c++11改为c++14，如下图所示：

         3.  error: ‘class std::unordered_map<unsigned int, std::vector<unsigned int> >’ has no                        member named ‘serialize’ --- 将第一个报错中修改之后的内容放到最后。

         4.  找不到lboost --- 找不到什么就添加什么。

         5. index --- 目录：其他位置/计算机/usr/include/pcl-1.10/pcl/filters，在该目录下打开终端                     并在终端下输入sudo gedit voxel_grid.h打开这个文件，在该文件的第340行和第669行                   处的for (Eigen::Index ni = 0; ni < relative_coordinates.cols (); ni++)中的Eigen::Index替                   换成int保存之后就好了。

         解决完上述报错后，就可以编译成功了。

3. 算法实现

        3.1 cd lego_loam_ws

        3.2 source devel/setup.bash

        3.3 roslaunch lego_loam run.launch

                在这一步中可能还会出现报错情况，是因为系统中没有安装libmetis库在终端中输                            入sudo apt-get install libmetis-dev指令安装完成后，使用sudo ldconfig指令更新                              动态链接库缓存。再次运行文件之后终端中就不会有报错了。打开的rviz界面左侧

                菜单栏中会有红色小错号的提示，这个并不用在意，这个不是错误，在运行了数                              据集之后就没事了。

        3.4 下载数据集并运行 --- rosbag play *.bag --clock --topic /velodyne_points /imu/data

                数据集下载地址：                     https://drive.google.com/drive/folders/1_t5fX5yIqY-y6sAifY8pVWX4O9LCK5R2

                     如上图所示，选择 same_start_end_position 右击下载即可，下载之后解压

                     将.bag文件放到主目录下，打开终端，在终端中输入上述给定指令即可（其中）

                       * 可以用自己要运行的文件名替换，运行之后，应该就可以在rviz中看到实时

                     变化，如果没有看到任何变化，可以在rviz中将话题名称修改成任意一个试一下，

                      直到看到有变化为止。