ROS一键安装参考：

ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客

opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/

nvidia驱动安装:ubuntu18.04 安装显卡驱动 - 开始战斗 - 博客园

cuda搭配使用1+2

cuda安装1：Ubuntu18.04 下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客

cuda下载2：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/664729624

lvi-sam的evo评价参考：

SLAM_轨迹算法精度评价指标（ATE、RPE）_绝对轨迹误差-CSDN博客

LVI-SAM在KITTI数据集上的整合与评估,

LVI-SAM评估_3d_追_光-开放原子开发者工作坊

Evo评测工具对VIORBSLAM2进行评估（详细步骤!!!）_viorbslam王京-CSDN博客

evo多路径画图：

轨迹评估工具使用：evo安装以及学习_evo轨迹评估-CSDN博客

（注意将保存的txt文件时间戳对应）

将evo输出轨迹图片上的字体更改大小：evo_config set plot_fontfamily serif plot_fontscale 0.6

（0.6就是你想要更改调整的字体大小）

LVI-SAM代码阅读参考：（文章末）

老板：2周搞定激光雷达-视觉-IMU多传感器融合方案！我该如何动手？

https://www.zhihu.com/people/gao-li-dong-62

https://www.zhihu.com/people/yu-you-wei-42/posts

古月居 - ROS机器人知识分享社区

注释代码详解：GitHub - electech6/LVI-SAM_detailed_comments: LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

LIO-SAM阅读： 

源码解析参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/352039509

GitHub - smilefacehh/LIO-SAM-DetailedNote: LIO-SAM源码详细注释，3D SLAM融合激光、IMU、GPS

跑自己的数据集：LIO-SAM从0到1运行自己的数据集-CSDN博客

将KITTI数据集转为LIO-SAM算法可运行的.bag文件_kitti05-CSDN博客

VINS-Mono参考：

SLAM算法总结——经典SLAM算法框架总结_视觉slam算法-CSDN博客

数据集下载：

参考：KITTI数据集无法下载的解决方法_kitti数据集下载-CSDN博客

网站（代下载）：下载

kitti数据集： The KITTI Vision Benchmark Suite

m2dgr数据集：GitHub - SJTU-ViSYS/M2DGR: M2DGR： a Multi-modal and Multi-scenario Dataset for Ground Robots(RA-L2021 & ICRA2022)

evo报错：

python版本切换： sudo update-alternatives --config python

python 版本：python --version

pip版本： pip -V

python版本与pip 版本不对应：大概率是因为python2和python3共存，pip下载的版本都进到python3。更改：python -m pip install --user --upgrade pip==9.0.3

报错qt:pip install PySide2

python3.6.9+pip9.0.3+Pyside2+pip3 intstall PyQt5==5.14.0

LVI-SAM算法跑m2dgr:GitHub - hongyeah314/LVI-SAM-large-scale: LVI-SAM for easier using (更简单的使用LVI-SAM的方法)

VINS-Mono算法跑m2dgr：（最简单的办法是将上面lvi-sam算法中的M2DGR_camera.yaml放进去，修改一下路径问题如euroc_config.yaml中保存路径）

VINS-Mono运行 - 似剑非攻 - 博客园

m2dgr数据集在vins mono运行_vins-mono跑m2dr的数据集-CSDN博客

M2DGR数据集在一些SLAM框架上的配置与运行：ORB-SLAM系列、VINS-Mono、LOAM系列、FAST-LIO系列、hdl_graph_slam-CSDN博客

保存路径输出为tum格式，修改visualization.cpp文件中的ofstream为

ofstream foutC("XX/XXX/XX输出路径.txt", ios::app);

foutC.setf(ios::fixed, ios::floatfield);

foutC << header.stamp.toSec() << " ";

foutC.precision(5);

foutC << estimator.Ps[WINDOW_SIZE].x() << " "

<< estimator.Ps[WINDOW_SIZE].y() << " "

<< estimator.Ps[WINDOW_SIZE].z() << " "

<< tmp_Q.w() << " "

<< tmp_Q.x() << " "

<< tmp_Q.y() << " "

<< tmp_Q.z() << endl;

// << estimator.Vs[WINDOW_SIZE].x() << ","

// << estimator.Vs[WINDOW_SIZE].y() << ","

// << estimator.Vs[WINDOW_SIZE].z() << ","

foutC.close();

lio-sam算法跑M2DGR数据集：

修改三个文件：

1.加入M2DGR.yaml文件（复制param.yaml文件中的内容，将部分内容修改为参考中的lio-sam中的yaml。参考：M2DGR数据集在一些SLAM框架上的配置与运行：ORB-SLAM系列、VINS-Mono、LOAM系列、FAST-LIO系列、hdl_graph_slam-CSDN博客）

2.根据上面1中的参考修改run.launch

3.修改mapOptimization.cpp，输出路径文件。(注意输出的时间戳是当前时间与初始时间的差值，可以更改输出为绝对时间，问deepseek)

//保存轨迹，path_save是文件目录,txt文件提前建好,/home/xxx/xxx.txt,

 std::ofstream pose1("XXX/XXXXX/XX.txt", std::ios::app);

pose1.setf(std::ios::scientific, std::ios::floatfield);

pose1.precision(9);

// if(flag_tum=1){

static double timeStart = laserOdometryROS.header.stamp.toSec();

// flag_tum=0;

// }

auto T1 =ros::Time().fromSec(timeStart) ;

// tf::Quaternion quat;

// tf::createQuaternionMsgFromRollPitchYaw(double r, double p, double y);//返回四元数

pose1<< laserOdometryROS.header.stamp -T1<< " "

<< -laserOdometryROS.pose.pose.position.x << " "

<<- laserOdometryROS.pose.pose.position.z << " "

<< -laserOdometryROS.pose.pose.position.y<< " "

<< laserOdometryROS.pose.pose.orientation.x << " "

<< laserOdometryROS.pose.pose.orientation.y << " "

<< laserOdometryROS.pose.pose.orientation.z << " "

<< laserOdometryROS.pose.pose.orientation.w << std::endl;

pose1.close();

SLAM输出路径的文件是XX.csv格式转换为XX.txt格式：使用csv2txt:GitHub - gyk001/csv2txt: A python util package for convert a csv file to token separator txt file. 把csv文件转化为文本分隔符文件的工具包，单元格内容跨行也ok哦，支持自定义输出文件的分隔符

 使用pip install csv2txt
csv2txt input.csv out.txt

但是格式输出的格式可能不对，注意用脚本修改一下。