fastlio2源码解读
时间: 2025-02-11 10:08:13 浏览: 87
### FastLiDAR-Inertial Odometry (FastLIO2) 源码解析
#### 项目结构概述
FastLIO2 是一种基于激光雷达和惯性测量单元(IMU)的实时里程计算法。其源代码主要分为几个核心模块来处理数据输入、状态估计以及优化。
- **传感器驱动程序**:负责读取来自 LiDAR 和 IMU 的原始数据并将其转换成适合后续处理的形式。
- **预积分模块**:用于计算两个连续时刻之间 IMU 测量值的变化,从而减少计算复杂度。
- **匹配与配准**:通过点云之间的几何关系寻找最优变换矩阵,实现位姿更新。
- **图优化框架**:构建因子图模型来进行全局一致性校正,提高轨迹精度。
#### 关键文件说明
##### `lidar_imu_calib_node.cpp` 文件
此节点实现了 LiDAR 和 IMU 数据的时间同步机制,并初始化了必要的参数设置[^1]。
```cpp
ros::init(argc, argv, "fastlio");
ROS_INFO("Starting Fast-LIO node...");
// 初始化 ROS 节点句柄
nh_private.param<std::string>("frame_id", frame_id_, "map");
```
##### `preintegration.h/cpp` 预积分类定义
该部分包含了对 IMU 数据进行预积分类的设计,能够有效降低在线解算时延。
```cpp
class PreIntegration {
public:
void reset();
void update(const ImuData& imu_data);
private:
Vector3d delta_p_; // 坐标增量
Matrix3d delta_R_; // 方向余弦阵变化量
};
```
##### `registration.h/cpp` 注册方法实现
这里提供了多种点云配准策略的选择接口,支持 ICP 等经典算法以及其他自适应方案。
```cpp
bool Registration::alignPointClouds(
const PointCloudPtr& src,
const PointCloudPtr& tgt,
Eigen::Matrix4f& transform_matrix){
...
}
```
##### `graph_optimizer.h/cpp` 图优化器组件
利用 gtsam 库完成非线性最小二乘求解过程中的边权重调整及顶点位置修正工作。
```cpp
GraphOptimizer::optimize() {
// 构建因子图...
optimizer_.update(factors_);
result_ = optimizer_.calculateEstimate();
}
```
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