在cartographer上调试自己录制的数据（Pandar64 + IMU）

最近使用一个pandar64线激光（和赛）+IMU在cartographer上建图，总结以下几点，备忘。

1. 准备数据

自己录制的IMU和Pandar64 线Point2数据（一个激光雷达传感器），并且有LiDAR到IMU的外参。

修改数据包时，注意frame_id要与cartorgrapher参数urdf中描述的一致。

IMU数据因为要被用于Robot的位姿估计，所以要注意当前数据与Cartographer中的坐标一致性。

注意激光雷达扫描一周时所生成帧的频率，此处是每旋转一周生成一帧点云数据，当采用npackages模式时，每个UDP包就生成一帧，一个旋转周期可能会上百帧，要注意跟 参数 TRAJECTORY_BUILDER_3D.num_accumulated_range_data 配合使用。

2. 在cargographer中的数据校验

只要没有特别醒目的报错，即可认为没问题。

类似以下这样的报警，可以不必在意，基本不影响建图，

Point data (frame_id: "horizontal_vlp16_link") has a large gap, largest is 0.118117 s, recommended is [0.0005, 0.05] s with no jitter.

3. launch和lua参数配置

按照demo_backpack_3d.launch以及对应的lua和urdf参数进行配置即可，需要注意以下参数

map_frame = "map",

  tracking_frame = "imu_link",

  published_frame = "base_link",

  odom_frame = "odom",

  provide_odom_frame = false,

use_odometry = false,

num_point_clouds = 1,

TRAJECTORY_BUILDER_3D.num_accumulated_range_data = 1  #这个参数一定要注意，如果不改成对应的频率，可能会出现点云一直不动，没有轨迹生成的情况

同时也要注意，urdf中 欧拉角给出的顺序，参考backpack_3d.urdf可知，实际顺序为 rpy="pitch roll yaw"，而不是想象中的RPY。

4.建好的图

查看邻居表是否建立。建立的话，查看其他区域是否为完全末节区域或NSSA。是的话，肯定没了，这两个区域是隐藏路由信息的。完全末节区域默认是无法学到其他路由的，只能学域内路由和默认路由，NSSA只能学到直连的域间和域内，外部直连，但是无法学到外部转发的。你可以通过在完全末节区域的ABR上构建一条redistribute connect，加入默认路由。在NSSA的ABR上加入一条default-information originate。在环回上加入ip ospf network point-to-point ，效果可以使你在路由表中看到的环回掩码为所填写的，而不是/32

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