fastlio复现

### 如何复现 FastLIO SLAM 算法 #### 工作环境准备 为了成功复现 FastLIO SLAM 算法，首先需要搭建 ROS（Robot Operating System）开发环境以及安装必要的依赖项。ROS 是目前机器人领域最常用的开源框架之一，支持多种传感器融合算法的快速部署和调试[^1]。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade sudo apt install ros-noetic-desktop-full python3-catkin-tools git cmake build-essential source /opt/ros/noetic/setup.bash ``` #### 数据集获取与配置 FastLIO 的运行通常基于激光雷达和 IMU 数据流输入。可以使用公开数据集（如 KITTI 或 EuRoC MAV Dataset），或者通过硬件设备采集自己的实验数据。对于初学者来说，推荐先从已有的仿真或真实场景数据集中入手[^2]。 #### 安装源码并编译项目 以下是创建 Catkin 工作区的具体操作流程： 1. **创建工作目录** ```bash mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/ source /opt/ros/noetic/setup.bash catkin_make ``` 2. **克隆仓库到 `src` 文件夹下** 使用 GitHub 上提供的简化版本 S-FAST_LIO 进行学习实践更为友好，因为它附带详细的中文注释说明文档。 ```bash cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/zlwang7/S-FAST_LIO.git ``` 3. **解决依赖关系** 部分功能模块可能还需要额外库的支持，比如 PCL（Point Cloud Library）、Eigen 和 YAML-CPP 等。可以通过以下命令自动查找缺失组件并完成安装： ```bash rosdep init rosdep update rosdep install --from-paths . --ignore-src -r -y ``` 4. **重新构建整个工程** 编辑完成后再次执行一次完整的 make 流程以确保所有更改生效。 ```bash cd ~/catkin_ws catkin_make clean catkin_make -j$(nproc) source devel/setup.bash ``` #### 启动节点测试效果 一切就绪之后就可以尝试加载默认参数文件启动系统观察其表现情况了。下面给出了一组典型的 launch 脚本调用方式作为参考[^4]。 ```xml <launch> <!-- 加载 imu_driver --> <node pkg="imu_complementary_filter" type="complementary_filter_node" name="imu_filter"/> <!-- 启动 lidar话题订阅者 --> <include file="$(find s_fast_lio)/launch/lidar.launch"/> <!-- 主程序入口 --> <node pkg="s_fast_lio" type="main_node" output="screen"> <param name="config_file" value="$(find s_fast_lio)/cfg/default.yaml"/> </node> </launch> ``` 最后记得调整好对应的帧率同步设置以便获得最佳性能体验！ --- ###