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Ubuntu20.04下运行LeGO-LOAM与KITTI-00数据集完整指南（副标题：从安装到evo评测，小白也能轻松上手）
Ubuntu20.04下运行LeGO-LOAM与KITTI-00数据集完整指南（副标题：从安装到evo评测，小白也能轻松上手）
本教程将详细介绍在Ubuntu20.04系统上使用KITTI-00数据集运行LeGO-LOAM算法，并使用evo工具进行性能评测。LeGO-LOAM是一种轻量级的地面优化激光雷达里程计和地图构建算法，适用于自动驾驶和机器人导航。KITTI数据集是自动驾驶领域常用的标准数据集，提供丰富的传感器数据。通过本教程，即使是初学者也能一步步完成环境配置、算法运行和结果评估。
一、环境准备与依赖安装
首先，确保你的系统是Ubuntu20.04，并已安装ROS（Robot Operating System）。ROS是运行LeGO-LOAM所必需的框架。如果你尚未安装ROS，可以参考官方文档安装ROS Noetic版本。
- 安装ROS依赖：打开终端，运行
sudo apt-get install ros-noetic-desktop-full。 - 安装LeGO-LOAM依赖：包括PCL、Eigen等库，运行
sudo apt-get install libpcl-dev libeigen3-dev。 - 创建工作空间：创建一个ROS工作空间用于编译LeGO-LOAM代码。
完成依赖安装后，下一步是下载和准备KITTI-00数据集。KITTI数据集包含激光雷达、相机和GPS数据，本教程主要使用激光雷达点云数据。
二、下载与准备KITTI-00数据集
从KITTI官网下载数据集，选择“Raw Data”并下载“2011_10_03_drive_0027”对应的文件（即KITTI-00序列）。解压后，你会获得点云文件（.bin格式）和标定文件。为了方便LeGO-LOAM处理，可能需要将.bin文件转换为ROS bag格式，或直接使用现有工具读取。
上图展示了LeGO-LOAM处理KITTI数据集的点云效果。确保数据路径正确，以便在Ubuntu20.04系统中顺利读取。
三、编译与运行LeGO-LOAM
克隆LeGO-LOAM源码到ROS工作空间，并进行编译。在终端中执行以下命令：
cd ~/catkin_ws/srcgit clone https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM.gitcd ..catkin_make -j4 编译成功后，运行LeGO-LOAM节点。首先启动ROS核心，然后运行LeGO-LOAM的主程序。你需要配置启动文件以指向KITTI-00数据集的路径。例如，修改run.launch文件中的话题名称和数据源。
运行后，LeGO-LOAM将开始处理点云数据并输出里程计信息。在Ubuntu20.04系统中，你可以使用RViz可视化结果。
四、使用evo进行评测
evo是一个用于评估SLAM算法性能的Python工具。首先安装evo：pip install evo。然后，从LeGO-LOAM输出中保存轨迹文件（通常为.txt格式），并与KITTI-00的真值轨迹进行比较。
运行evo评测命令，例如计算绝对位姿误差（APE）：
evo_ape kitti ground_truth.txt lego_loam_output.txt -r full --plot 这将生成误差图和统计指标，帮助评估LeGO-LOAM在KITTI数据集上的精度。evo评测工具简单易用，适合初学者快速分析算法性能。
五、常见问题与总结
在Ubuntu20.04下运行LeGO-LOAM时，可能会遇到依赖库版本冲突或数据路径错误。确保所有依赖安装正确，并检查ROS话题是否匹配。通过本教程，你应该能成功运行LeGO-LOAM并使用evo完成评测。这为后续的自动驾驶或机器人项目奠定了基础。
总之，LeGO-LOAM是一个高效的激光雷达SLAM算法，结合KITTI数据集和evo评测，可以在Ubuntu20.04系统上快速验证算法效果。希望本教程对你有帮助！
本文由主机测评网于2026-01-03发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器，如有疑问，请联系我们。
本文链接：https://www.vpshk.cn/20260114596.html
