MOLA

模組化的 C++/ROS 2 框架，用於光達里程計、SLAM 與定位

授權條款

core: GPL 3.0
some packages: BSD 3-Clause

混合授權：核心模組採用 GPL-3.0，部分套件採用 BSD-3-Clause。請查看各個 package.xml 檔案，確認每個套件的授權條款。

概述

MOLA（Modular Optimization framework for Localization and mApping）是一套現代化的 C++ 與 ROS 2 框架，用於打造可設定的光達（LiDAR）里程計、光達-慣性里程計（LIO）與 SLAM 流程。它的模組化架構讓研究人員與工程師能替換元件，從點雲濾波器到閉環偵測器都可以，而不必重寫整個流程。MOLA 支援多種運作模式，包括建圖、僅定位與完整 SLAM，並具備原生的地理參考功能，適合真實世界部署。

MOLA 是一套模組化的定位與建圖系統，以可設定、由 YAML 定義的流程為核心。MOLA 不提供單一的整體式 SLAM 解決方案，而是讓你以可互換的模組組合流程：光達（LiDAR）里程計引擎、狀態估測器、點雲濾波器、閉環偵測器與地圖表示。這套框架包含用於 3D 光達處理的 mola_lidar_odometry、用於點雲配準與濾波的 mp2p_icp，以及用於感測器融合的 mola_state_estimation。它原生整合 ROS 2（Humble、Jazzy、Rolling），也可以獨立執行。已展示的使用案例包括車用 SLAM（KITTI）、森林資源調查、室內背包式建圖、以無人機進行的空中建圖，以及溫室記錄。

為何重要

大多數 SLAM 系統都是緊密耦合的：更換一個元件就意味著要重新架構整個系統。MOLA 以真正模組化的設計打破這種模式，每個元件（里程計、ICP、閉環、地圖格式）都能透過 YAML 檔案獨立設定或替換。這讓它無論在研究（在真實流程中快速測試新演算法）或量產（替換元件以配合特定的感測器配置）上都很實用。它發表於 The International Journal of Robotics Research（2025），代表一種成熟且經學術驗證的 SLAM 解法。

解決的問題

現有的 SLAM 框架通常是整體式的：想測試新閉環演算法或點雲濾波器的研究人員，必須分支整個程式碼庫，並繞過緊密耦合的內部結構進行修改。MOLA 在流程的各階段之間提供清楚的介面，讓個別元件能獨立開發、測試與替換。

重點

以 YAML 設定的模組化流程：不必修改程式碼，就能替換光達（LiDAR）里程計、ICP、閉環與地圖元件
原生支援 ROS 2（Humble、Jazzy、Rolling），也能獨立運作
支援光達里程計、光達-慣性里程計、完整 SLAM 與僅定位模式
內建地理參考功能，可對應真實世界的座標系
發表於 IJRR 2025，並附有與最先進方法比較的完整評測

適用對象

從事 SLAM 與定位的機器人研究人員
部署以光達（LiDAR）為基礎之導航的野外機器人工程師
需要可設定里程計流程的自動駕駛車輛開發者
使用移動式光達平台的測量與測繪專業人員

限制

專注於光達（LiDAR）：不原生支援視覺 SLAM（僅用相機的流程）
C++ 程式碼庫需要熟悉 CMake/colcon 建置系統
文件假設讀者具備 ROS 2 知識
GPL-3.0/BSD-3-Clause 混合授權，可能使 GPL 模組的商業使用變得複雜