系统概述
LOAM可谓是入门slam必“食用”的算法，其整体思想就是将复杂的SLAM问题分为：1. 高频的运动估计； 2. 低频的环境建图。
有关与代码部分的分析，可以参考这篇博客。复现算法前我们首先要足够了解算法里面的代码，切勿操之过急，上来就直接冲复现，毕竟我们的目的不是简单的复现一个地图就完事，还是得学习其中的思想。
环境：
ubuntu18.04、ros-melodic、pcl1.8
一、loam_velodyne安装
$ mkdir -p loam_ws/src
$ cd ~/loam_ws/src
$ git clone https://github.com/laboshinl/loam_velodyne.git
$ cd ..
$ catkin_make
$ source ~/loam_ws/devel/setup.bash二、跑数据集
1、启动roscore
$ roscore
2、新开一个Terminal启动loam_velodyne.launch
$ source ~/loam_ws/devel/setup.bash
$ roslaunch loam_velodyne loam_velodyne.launch3、测试数据集nsh_indoor_outdoor.bag
3.1、拿到一个数据集首先是要分析数据集的信息，刚入门容易犯的一个错就是上来就直接用网上下载数据集跑算法，结果啥也跑不出来，所谓知己知彼，方能百战百胜！
##查看该数据集的信息，方便修改launch文件
rosbag info nsh_indoor_outdoor.bag
可以看到该包的size、messages、types、topics（重点关注，要确保launch文件里的topics和这里是一样的），该数据集采用的是16线雷达，lidar value后面要改为VLP-16。
打开loam_velodyne.launch文件，查看红线部分是否和数据集一致。
3.2、如果一致就可以跑包啦。
rosbag play nsh_indoor_outdoor.bag
##或者调整一下播放速度,如果电脑性能不好，可以降低播放速度，否则建出来的图会有问题
rosbag play -r 0.5 nsh_indoor_outdoor.bag效果如下：
4、保存最后的点云地图
##在建图后半段时间启动录制节点
rosbag record -o nsh_.bag<输出的bag文件名,自己设置> /laser_cloud_surround
##将上述bag文件转化为pcd文件
rosrun pcl_ros bag_to_pcd nsh_2021-11-22-18-13-54.bag<输出的bag文件名> /laser_cloud_surround pcd_nsh<保存pcd文件的一级文件名>
##查看最后一个pcd文件，找到最后一个文件名
pcl_viewer last_pcd.pcd
效果如下：
5.测试数据集test.bag
5.1、同上步骤，首先分析该包。
##查看该数据集的信息，方便修改launch文件
rosbag info test.bag
该数据的topics和上一个数据集一致就不需要修改了，但该数据集采用的是32线雷达，需要改一下雷达参数。
5.2、跑包步骤同上，让我们来看一下效果如何：
效果还算不错，需要数据集的可以评论私信我。
6.测试数据集kitti.bag
同上，查看数据集信息~
可以看到 kitti数据集的topics比起前两个数据集就丰富的多，但我们只需要关注pointcloud即可，将launch文件中对于地方改为/kitti/velo/pointcloud，由于kitti数据集采用的是64线雷达，所以launch文件中对应也要改为HDL-64E。
由于建图后忘了截图了，这里就不附图了~~
如果你也在启动loam_velodyne.launch后播放数据集时遇到了如下报错[multiScanRegistration-1] process has died [pid 10718, exit code -11, cmd /home/santu/rslidar_ws/devel/lib/loam_velodyne
恭喜你有救了！！
笔者在此处被坑太久了，在网上搜索了各种方法，换旧版本的pcl、ceres库等等办法，均未果。最后，还是在GitHub上一条不起眼的评论里发现了解决办法！！！
只需要找到路径src/loam_velodyne下的CMakeLists.txt，将里面第35行注释掉即可！！
注释掉后，回到目录loam_ws下打开终端重新catkin_make一下即可！现在重新启动launch以及放包就可以一路畅通了！！