fast_lio复现
时间: 2025-04-29 18:56:18 浏览: 38
### 复现 Fast-LIO 项目的方法
#### 安装依赖库
确保所有依赖库已正确安装,并且版本符合项目要求。对于 Fast-LIO 项目,通常需要 ROS (Robot Operating System),PCL (Point Cloud Library) 和其他特定的传感器驱动程序。通过包管理器如 `apt` 可以方便地安装这些依赖项[^2]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-noetic-pcl-ros python-catkin-tools libeigen3-dev
```
#### 获取源码并设置工作空间
克隆 Fast-LIO 的 GitHub 仓库至本地计算机上的指定目录,例如 `/home/nvidia/fast_lio/src/FAST_LIO` 下载完成后,在同一级创建一个新的 Catkin 工作区用于构建此软件包及其依赖关系[^4]。
```bash
cd ~/catkin_ws/src/
git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git
```
#### 配置环境变量与编译工程
完成上述操作之后,初始化并更新子模块,接着执行 `catkin_make` 或者更推荐使用的 `catkin build` 来编译整个工程项目。如果有任何警告或者错误提示,请按照官方文档说明进行排查修正后再试一次。
```bash
cd ~/catkin_ws
catkin config --extend /opt/ros/noetic --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
catkin build
source devel/setup.bash
```
#### 启动节点测试功能
Fast-LIO 提供了几种不同型号激光雷达对应的启动脚本位于 `fast_lio/launch` 文件夹内部,比如 avia、horizon 等等。可以根据实际硬件情况挑选合适的 launch file 加载参数配置文件来运行算法实例化过程[^5]。
```xml
<launch>
<!-- Load parameters from YAML files -->
<param name="lidar_topic" command="$(find fast_lio)/config/velodyne.yaml"/>
</launch>
```
#### 输出调试信息验证成果
当一切顺利的话,终端应该会打印出诸如 `"frame pairs process done"` 这样的消息表示帧间匹配已完成处理阶段[^1]。此时可通过 RViz 等可视化工具观察 SLAM 地图构建效果以及机器人位姿估计精度变化趋势。
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