学习fast-lio小记录

原创已于 2025-03-22 21:31:25 修改

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#ubuntu #c++ #机器人 #学习

于 2025-03-22 21:12:31 首次发布

由于本人使用的激光雷达为velodyne，所以重点看了velodyne的相关配置文件。

1.下面这块代码是velodyne.yaml的通用设置，主要用于设置激光雷达和imu的话题。

common:
    lid_topic:  "/velodyne_points"  # LiDAR 数据话题名称。
    imu_topic:  "/IMU_data"         # IMU 数据话题名称。
    time_sync_en: false             # 是否启用时间同步。如果无法进行外部时间同步，才启用此选项。
    time_offset_lidar_to_imu: 0.0   # LiDAR 和 IMU 之间的时间偏移，通常通过其他算法（如 LI-Init）进行标定。如果不知道具体偏移量，可以设置为 0.0。

通过下列命令可以确定所用数据集对应的激光雷达和imu的话题

2.preprocess模块

preprocess:
    lidar_type: 2                  # LiDAR 类型（1：Livox，2：Velodyne，3：Ouster）。
    scan_line: 32                  # LiDAR 扫描的扫描线数量（Velodyne 通常为 32）。
    scan_rate: 10                  # LiDAR 扫描频率，单位为 Hz。仅对 Velodyne 有效。
    timestamp_unit: 2              # 时间戳的单位：0 - 秒，1 - 毫秒，2 - 微秒，3 - 纳秒。
    blind: 2                       # 可能与 LiDAR 扫描或数据处理有关的参数，具体含义可能需要根据文档或代码进一步了解。

3.mapping模块

mapping:
    acc_cov: 0.1                   # 加速度计协方差，表示 IMU 加速度计数据的误差。
    gyr_cov: 0.1                   # 陀螺仪协方差，表示 IMU 陀螺仪数据的误差。
    b_acc_cov: 0.0001              # 加速度计偏置协方差，表示加速度计偏置的误差。
    b_gyr_cov: 0.0001              # 陀螺仪偏置协方差，表示陀螺仪偏置的误差。
    fov_degree: 180                # LiDAR 的视场角（FOV），单位为度（Velodyne 通常为 360 度）。
    det_range: 100.0               # LiDAR 的最大探测范围，单位为米。
    extrinsic_est_en: false        # 是否启用 IMU 和 LiDAR 之间的外参在线估计（即相对位置和方向的计算）。
    extrinsic_T: [0, 0, 0.28]      # IMU 和 LiDAR 之间的外参平移向量，单位为米。这里是 `[x, y, z] = [0, 0, 0.28]`，表示 LiDAR 相对 IMU 在 Z 轴上偏移 0.28 米。
    extrinsic_R: [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]  # IMU 和 LiDAR 之间的外参旋转矩阵，用于描述 IMU 和 LiDAR 之间的相对朝向。

对于 extrinsic_est_en这个设置，如果在不知道IMU与LiDAR之间确切的外参信息，可以设置为true，启动在线估计。至于外参获取，可以通过使用自己有的硬件设备录制一个bag数据集，然后运用数据集进行外参标定。

4.publish模块

publish:
    path_en: false                 # 是否发布机器人或车辆的路径。
    scan_publish_en: true          # 是否发布每个扫描的点云数据。
    dense_publish_en: true         # 是否发布密集点云数据（较高密度）。设置为 false 时，点数会减少。
    scan_bodyframe_pub_en: true    # 是否将点云数据发布在 IMU 的本体坐标系中，而不是全局坐标系中。

重点说一下关于scan_bodyframe_pub_en的设置，在 RViz 中，如果设置为 false，点云数据将不会显示随着传感器本体旋转或移动的效果，而是呈现为固定在全局坐标系中的点云。

5.PCD保存设置

pcd_save:
    pcd_save_en: true              # 是否启用点云数据保存为 PCD 文件。
    interval: -1                   # 每个 PCD 文件保存多少 LiDAR 帧数据。如果设置为 -1，则将所有帧保存到一个 PCD 文件中，但如果帧数过多，可能会导致内存溢出。

如果 pcd_save_en:设置为true，那么在roslaunch和rosplay bag完之后，pcd文件会自动保存到fast_lio功能包下的PCD文件夹中。

下面是运用自己录的数据集，基于fast_lio算法的建图效果：