lego-loam跑出来的roll误差很大

Question

跑lego-loam，与kitti真值做对比（tum格式的）
跑出来xyz位置误差很小，但是roll角度出现了整体的偏移，这是为什么呢？
要怎么调整呢？

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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您想要解决的问题：

您想要解决的问题是在使用lego-loam进行自动驾驶车辆的定位时，虽然xyz位置误差很小，但是roll角度出现了整体的偏移。您希望找出导致roll角度误差的原因，并找到合适的解决方案。

图片内容：

您上传的图片显示了lego-loam算法生成的轨迹与KITTI真值数据集的对比。图中展示了不同时间点的roll角度值，以及它们与KITTI真值的偏差。

问题出现原因：

根据您提供的信息，问题可能的原因包括：

1. 外参校准不正确：可能存在传感器之间的外参校准问题，导致roll角度的偏移。
2. 算法实现问题：lego-loam算法在处理roll角度时可能存在实现上的问题。
3. 数据格式或读取问题：TUM格式的数据可能在读取或解析时出现问题，影响了roll角度的计算。

问题解决方案：

1. 校准外参：检查并重新校准传感器之间的外参，确保它们之间的相对位置和方向是准确的。
2. 检查算法实现：审查lego-loam算法中处理roll角度的部分，确保算法正确地计算了roll角度。
3. 验证数据格式：确保TUM格式的数据被正确读取和解析，没有数据丢失或错误。

提供代码：

由于我无法提供具体的代码修改，我建议您根据上述建议检查和修改代码。您可能需要查看lego-loam的源代码，特别是与外参校准和roll角度计算相关的部分。

代码运行方式：

• 确保您的开发环境支持C++。
• 将修改后的代码放入lego-loam项目中。
• 使用CMake或其他构建工具编译代码。
• 运行编译后的程序，并提供必要的输入数据。

代码预期运行结果：

使用Markdown格式展示预期的运行结果：

预期结果：
- Roll角度与KITTI真值的偏差显著减小或消除。
- XYZ位置误差保持在较小的范围内。

推荐相关链接：

1. lego-loam GitHub仓库
2. KITTI数据集官网
3. TUM RGB-D数据集格式说明
4. 自动驾驶车辆传感器标定技术
5. ROS传感器标定工具