FAST-LIO运行kitti数据集
时间: 2025-02-21 22:22:00 浏览: 221
### 使用 FAST-LIO 处理 KITTI 数据集
FAST-LIO 是一种快速鲁棒的激光雷达惯性里程计软件包,通过紧密耦合迭代卡尔曼滤波器实现高效定位[^3]。为了在 KITTI 数据集上运行 FAST-LIO,需遵循一系列配置和预处理步骤。
#### 准备工作
1. **安装依赖项**
安装 ROS (Robot Operating System),PCL (Point Cloud Library) 及其他必要的库。
2. **下载并编译 FAST-LIO**
获取 FAST-LIO 源码仓库,并按照官方说明完成编译过程。
```bash
git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git
cd FAST_LIO && mkdir build && cd build
cmake ..
make -j8
```
#### 数据准备
KITTI 提供了丰富的传感器数据,包括激光雷达点云、IMU 测量以及相机图像等。由于 FAST-LIO 主要依靠 IMU 和 LiDAR 数据进行姿态估计,因此重点在于这两类数据的同步与转换:
- 将原始二进制格式的 Velodyne 扫描转化为 PCD 文件;
- 解析并提取 IMU 原始加速度计陀螺仪读数至 CSV 或 TXT 文本文件中;
可以借助 `kitti2bag` 工具将整个数据流打包成 rosbag 形式以便后续使用。
#### 启动参数设置
编辑 launch 文件来指定输入源路径以及其他算法选项。例如,在 `fast_lio.launch` 中定义如下字段:
```xml
<node pkg="rosbag" type="play" name="player" args="--clock /path/to/kitti_data.bag"/>
<!-- Other nodes -->
<param name="lidar_topic" value="/velodyne_points"/>
<param name="imu_topic" value="/imu/data_raw"/>
...
```
确保 lidar_topic 和 imu_topic 参数匹配实际话题名称。
#### 运行测试
启动所有相关节点后即可开始执行 SLAM 任务。可以通过 rviz 实时查看轨迹重建效果。
```bash
roslaunch fast_lio fast_lio_kitti.launch
```
以上就是基于 FAST-LIO 对 KITTI 数据集进行处理的大致流程概述。
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