FASTLIO2

### 关于 FAST_LIO2 的介绍 FAST_LIO2 是基于 FAST_LIO 的改进版本，旨在提供更高的计算效率和鲁棒性。它是一种融合激光雷达与惯性测量单元（IMU）的里程计包，适用于实时 SLAM 应用场景[^1]。 #### 项目地址 FAST_LIO2 的官方 GitHub 地址如下： - **GitHub 链接**: https://github.com/hku-mars/FAST_LIO2 此链接提供了完整的文档、安装指南以及配置说明，适合开发者快速上手并集成到自己的机器人系统中。 --- #### 安装与配置教程 以下是关于如何设置和运行 FAST_LIO2 的基本流程： 1. **克隆仓库** 将 FAST_LIO2 仓库克隆至本地工作空间。 ```bash git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO2.git ~/catkin_ws/src/ ``` 2. **依赖项安装** 确保已安装必要的 ROS 和其他依赖库。可以通过以下命令完成： ```bash sudo apt update && sudo apt install ros-noetic-pcl-ros python-catkin-tools libeigen3-dev ``` 3. **编译工作区** 编译整个 catkin 工作空间以生成可执行文件。 ```bash cd ~/catkin_ws catkin build source devel/setup.bash ``` 4. **修改参数文件** 类似于引用中的 `velodyne.yaml` 文件，在 FAST_LIO2 中也需要调整传感器的具体参数。通常位于路径 `/config/lidar_imu_calib.yaml` 下。 - 打开 YAML 参数文件： ```bash nano ~/catkin_ws/src/FAST_LIO2/config/lidar_imu_calib.yaml ``` - 调整 IMU 和 Lidar 时间同步校准参数，例如时间偏移量 (`time_offset`) 和外参矩阵 (`extrinsic_T`)。 5. **启动节点** 启动 FAST_LIO2 并加载相应的数据集或硬件设备。 ```bash roslaunch fast_lio mapping.launch ``` 6. **可视化结果** 可通过 RViz 查看地图构建效果。 ```bash rviz ``` --- #### 数据集支持 如果计划测试 M2DGR 数据集，则需按照以下方法操作： - 修改对应的 YAML 参数文件以适配该数据集的时间戳和帧率特性[^2]。 - 设置正确的发布话题名称，确保数据流能够被 FAST_LIO2 正确接收处理。 --- ### 提供的代码片段示例 以下是一个简单的 launch 文件模板用于启动 FAST_LIO2： ```xml <launch> <!-- 加载参数 --> <param name="lidar_topic" value="/points_raw"/> <param name="imu_topic" value="/imu/data"/> <!-- 运行核心节点 --> <node pkg="fast_lio" type="mapping_node" name="fast_lio_mapping"> <remap from="~/input/imu" to="$(arg imu_topic)" /> <remap from="~/input/pointcloud" to="$(arg lidar_topic)" /> </node> </launch> ``` ---