fast lio复现
时间: 2025-04-18 11:46:15 浏览: 40
### Fast LIO 实现教程
#### 一、环境准备
为了成功复现Fast-LIO,需先搭建合适的开发环境。推荐使用Ubuntu操作系统并安装ROS(Robot Operating System)。此外,还需配置C++编译器以及必要的依赖库。
对于软件包管理工具`apt-get`而言,在终端执行如下命令可以更新源列表并升级现有程序至最新版本[^1]:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
```
接着安装ROS Noetic及其配套组件:
```bash
sudo apt install ros-noetic-desktop-full python3-catkin-tools python3-rosdep
```
#### 二、获取Fast-LIO源码
访问GitHub仓库下载官方发布的Fast-LIO项目文件夹。克隆地址通常位于README.md文档顶部附近给出的链接处。利用Git工具完成此操作:
```bash
git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git ~/catkin_ws/src/
cd ~/catkin_ws && catkin build fast_lio
source devel/setup.bash
```
#### 三、硬件连接设置
确保已正确接入LiDAR传感器与IMU模块到计算机USB接口或其他指定通信端口。依据具体型号查阅相应手册调整参数直至两者均能被主机识别正常工作状态为止。
#### 四、启动节点运行测试
编写launch脚本来简化多进程同步加载过程。下面展示了一个简单的实例用于验证基本功能是否可用:
```xml
<launch>
<!-- 启动rviz可视化界面 -->
<node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz"/>
<!-- 加载fast_lio节点 -->
<include file="$(find fast_lio)/launch/fast_lio.launch">
<arg name="use_sim_time" value="false"/>
</include>
</launch>
```
保存上述XML片段为`.launch`格式文件存放在个人workspace目录下适当位置以便随时调用。随后打开新窗口输入指令触发整个流程:
```bash
roslaunch your_package_name your_launch_file.launch
```
此时应该可以在RVIZ界面上观察到来自于激光扫描仪所采集的数据流映射成三维空间内的点云图像,并伴随时间推移呈现出连续轨迹变化趋势。
#### 五、深入理解原理机制
除了掌握实际部署技巧外,深入了解算法背后的理论基础同样重要。建议阅读原始论文《Real-time lidar odometry and mapping with embedded factor graph optimization》以获得更加详尽的技术细节描述。
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