4、环境搭建：Ubuntu系统配置、ROS/ROS2安装、依赖库编译安装

好，咱们正式开始动手了。这一章我把它叫做「地基工程」。你想想看，传感器标定工具链跑不跑得顺，全看底层环境稳不稳。我自己带团队时，最怕听到的一句话就是：「我环境装好了，但编译报错。」一问，Ubuntu版本不对，ROS源没换，Eigen还是系统自带的古董版……嗯，这些坑我基本都踩过一遍了。

今天咱们就一步一个脚印，把Ubuntu、ROS/ROS2、还有那几个绕不开的依赖库——Eigen、Ceres、OpenCV、PCL，全部安排明白。

4.1 Ubuntu系统配置：选对版本，少走弯路

我个人习惯用Ubuntu 20.04 LTS。为什么？因为ROS1 Noetic和ROS2 Foxy都能完美支持，而且社区资源最丰富。你如果非要用22.04，也不是不行，但有些老包的兼容性会让你头疼。我在项目中遇到过一位同事，硬上22.04配ROS1，折腾了两天，最后还是乖乖退回了20.04。

装好系统后，第一件事不是装ROS，而是换源。国内用户你懂的，不换源的话，apt下载速度能让你怀疑人生。

# 备份原源
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

# 替换为清华源（以20.04为例）
sudo sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list
sudo sed -i 's/security.ubuntu.com/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list

# 更新
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

4.2 ROS/ROS2安装：双版本共存？可以，但有讲究

标定工具链里，ROS1和ROS2都有可能用到。比如一些老牌的标定包（如camera_calibration）还在ROS1上跑得欢，而新出的工具（比如lidar_align）已经转向ROS2了。所以我的建议是：主装一个，辅装另一个。

我个人主力用ROS1 Noetic，因为生态成熟。但我会同时装ROS2 Foxy，以备不时之需。

4.2.1 安装ROS1 Noetic

# 添加ROS源
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

# 添加密钥
sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654

# 安装桌面完整版（包含标定常用工具）
sudo apt install ros-noetic-desktop-full -y

# 初始化rosdep
sudo rosdep init
rosdep update

# 设置环境变量
echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

4.2.2 安装ROS2 Foxy

# 设置locale
sudo apt update && sudo apt install locales
sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8
sudo update-locale LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en_US.UTF-8

# 添加ROS2源
sudo apt update && sudo apt install curl gnupg lsb-release
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(lsb_release -sc) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null

# 安装ROS2基础包
sudo apt update
sudo apt install ros-foxy-desktop -y

# 环境变量（注意不要和ROS1冲突）
echo "source /opt/ros/foxy/setup.bash" >> ~/.bashrc_ros2

4.3 依赖库编译安装：自己动手，丰衣足食

系统自带的库版本往往太老，或者缺少某些模块。比如标定中常用的Ceres Solver，apt源里的版本可能不支持自动求导的某些特性。所以，我建议全部源码编译。别怕麻烦，编译一次，后面省心一年。

4.3.1 Eigen：最轻量的线性代数库

Eigen是纯头文件库，说白了就是不需要编译，解压就能用。但要注意版本，标定工具链一般要求3.3.7以上。

# 下载Eigen 3.4.0
wget https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/archive/3.4.0/eigen-3.4.0.tar.gz
tar -xzf eigen-3.4.0.tar.gz
cd eigen-3.4.0

# 创建build目录并安装
mkdir build && cd build
cmake ..
sudo make install

# 安装后头文件在 /usr/local/include/eigen3/

4.3.2 Ceres Solver：非线性优化的利器

标定中大量用到Ceres做优化，比如相机内参标定、手眼标定。它的依赖有点多，但按顺序装就行。

# 安装Ceres依赖
sudo apt install libgoogle-glog-dev libgflags-dev libatlas-base-dev libsuitesparse-dev

# 下载Ceres 2.1.0
wget http://ceres-solver.org/ceres-solver-2.1.0.tar.gz
tar -xzf ceres-solver-2.1.0.tar.gz
cd ceres-solver-2.1.0

# 编译安装
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

编译时如果报错找不到Eigen，记得在cmake时指定路径：cmake -DEIGEN_INCLUDE_DIR=/usr/local/include/eigen3 ..

4.3.3 OpenCV：图像处理的核心

标定工具链里，OpenCV负责图像读取、特征点提取、棋盘格角点检测等。我建议装4.5.5版本，稳定且兼容性好。

# 安装OpenCV依赖
sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev
sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt install libgtk2.0-dev libcanberra-gtk-module libcanberra-gtk3-module

# 下载OpenCV 4.5.5
wget -O opencv-4.5.5.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.5.zip
unzip opencv-4.5.5.zip
cd opencv-4.5.5

# 编译（开启contrib模块的话会更强大，但标定用基础版就够了）
mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

4.3.4 PCL：点云处理的基础

激光雷达标定离不开PCL。它的依赖比较多，但好在大部分都能通过apt解决。

# 安装PCL依赖
sudo apt install libboost-all-dev libeigen3-dev libflann-dev libvtk7-dev libvtk7-qt-dev

# 下载PCL 1.12.1
wget https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/archive/refs/tags/pcl-1.12.1.tar.gz
tar -xzf pcl-1.12.1.tar.gz
cd pcl-pcl-1.12.1

# 编译安装
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j4
sudo make install

编译PCL时，VTK的版本容易出问题。如果你用的是Ubuntu 20.04，VTK 7.1是官方支持的。如果报VTK相关的错，可以试试sudo apt install libvtk7-dev重新装一下。

4.4 验证安装：跑个小demo试试

所有库装完后，我习惯写一个简单的CMakeLists.txt来验证。这样能快速发现链接问题。

# 创建一个测试目录
mkdir ~/sensor_calib_test && cd ~/sensor_calib_test

# 创建CMakeLists.txt
cat << EOF > CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(calib_test)

find_package(Eigen3 REQUIRED)
find_package(Ceres REQUIRED)
find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(PCL REQUIRED)

add_executable(test_calib test_calib.cpp)
target_link_libraries(test_calib
    \${EIGEN3_LIBRARIES}
    \${CERES_LIBRARIES}
    \${OpenCV_LIBS}
    \${PCL_LIBRARIES}
)
EOF

# 创建测试源文件
cat << EOF > test_calib.cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <ceres/ceres.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <pcl/point_cloud.h>

int main() {
    std::cout << "Eigen version: " << EIGEN_WORLD_VERSION << "." << EIGEN_MAJOR_VERSION << std::endl;
    std::cout << "Ceres version: " << CERES_VERSION_STRING << std::endl;
    std::cout << "OpenCV version: " << CV_VERSION << std::endl;
    std::cout << "PCL version: " << PCL_VERSION << std::endl;
    std::cout << "All libraries installed successfully!" << std::endl;
    return 0;
}
EOF

# 编译运行
mkdir build && cd build
cmake ..
make
./test_calib

如果能看到四个库的版本号都打印出来，恭喜你，环境搭建成功了！