fast-lio-slam复现

最新推荐文章于 2025-06-29 00:02:08 发布
最新推荐文章于 2025-06-29 00:02:08 发布
阅读量988 收藏 11
点赞数 9
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： slam
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lkilvin/article/details/134860863

源码地址 GitHub - kahowang/FAST_LIO_SAM: Front_end : fastlio2 Back_end : lio_sam

依赖项：PCL Livox GeographicLib

GeographicLib:

git clone https://gitee.com/masonqin/geographiclib.git
cd geographiclib
cmake .
sudo make install

Livox：

从github上面下载或clone livox_sdk和livox_ros_driver两个项目

livox_sdk : GitHub - Livox-SDK/Livox-SDK: Drivers for receiving LiDAR data and more, support Lidar Mid-40, Mid-70, Tele-15, Horizon, Avia.livox_ros_driver:GitHub - Livox-SDK/livox_ros_driver: Livox device driver under ros, support Lidar Mid-40, Mid-70, Tele-15, Horizon, Avia.将上面两个项目解压与fast_lio_sam放在同一个工作空间下

catkin_make

等待后续更新...

Lkilvin
关注
激光里程计：fast-lio复现
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
08-16 1676
而我们下面即将进行的rosbag example，其实就是先启动对应的launch文件，然后再rosbag play bag文件，利用bag文件中的数据，模拟传感器发送给fastlio的数据。其中的bag文件中，包含了对应的传感器的数据，而要保证bag文件中的数据能够正确的发送给fastlio，我们还需确保对应的雷达配置文件中的 topic 与 bag文件中数据的topic一致。前面说过，fast_lio是一种里程计算法，他可以根据输入的传感器的数据，输出机器人的里程计信息等。
速腾聚创激光雷达复现FAST-LIO
abanchao的博客
07-25 1966
记录复现FAST-LIO算法的过程和，代码梳理和理解。FAST-LIO的简化版、注释版。速腾激光雷达
激光SLAM：Faster-Lio 算法编译与测试
月照银海似蛟龙的博客
12-01 5702
Faster-LIO是基于FastLIO2开发的。FastLIO2是开源LIO中比较优秀的一个，前端用了增量的kdtree（ikd-tree），后端用了迭代ESKF（IEKF），流程短，计算快。Faster-LIO则把ikd-tree替换成了iVox，顺带优化了一些代码逻辑，实现了更快的LIO。在典型的32线激光雷达中可以取得100-200Hz左右的计算频率，在固态雷达中甚至可以达到1000-2000Hz，能够达到FastLIO2的1.5-2倍左右的速度。当然具体数值和计算平台相关。
使用Livox-Mid360激光雷达，复现FAST_LIO（保姆级教程）
热门推荐
m0_62948300的博客
07-05 1万+
使用mid360复现FAST_LIO（保姆级教程）
SLAM技术之FAST_LIO和FAST_LIO2算法复现
最新发布
无垠宇宙
06-29 1644
本文介绍了FAST_LIO原理，并搭建了FAST-LIO和FAST-LIO2的运行环境，方便学习FAST-LIO算法。
复现FAST_LIO【Ubuntu 20.04.6 LTS】
J1325390693的博客
07-09 2951
下面是我复现的流程。
FAST_LIO复现，并用实际建图
qq_53004665的博客
10-24 2546
复现FAST_LIO算法，并用于实际建图
fast-lio2复现:使用livox_avia
CCChester的博客
11-23 3009
简单测试--fastlio2 livox-avia
无人机避障——Mid360+Fast-lio感知建图+Ego-planner运动规划（胎教级教程）
weixin_45390670的博客
02-21 7872
本工作将 Mid360 激光雷达、Fastlio-SLAM 和 Ego-Planner 集成，实现无人机的环境感知、定位建图和运动规划（仿真过程）—— 胎教级教程。
无人机避障——感知篇（采用Mid360复现Fast-lio）
weixin_45390670的博客
02-20 2487
本文介绍了在Ubuntu 18.04和ROS Melodic环境下，使用Xavier-nx电脑和Livox Mid-360激光雷达编译和运行FAST-LIO工程的步骤，包括创建工作空间、编译驱动和FAST-LIO源码，以及运行launch文件进行建图的过程。
fast-lio复现
01-03
### 如何复现 Fast-LIO SLAM 算法 #### 实验环境配置 为了成功复现 Fast-LIO SLAM 算法，需先搭建合适的开发环境。推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS 和 ROS Noetic 版本作为基础平台[^1]。 ```bash sudo apt-get update ...
FAST_LIO_SAM调试错误记录（double free or corruption，以及回环出现process has died code -11错误）
晓晨的博客
12-08 780
最近，在测试FAST_LIO_SAM（https://github.com/kahowang/FAST_LIO_SAM）框架过程中遇到了一些环境配置问题，记录一下解决过程，供大家参考。
ubuntu20.04 复现fastlio2 并运行数据包
2401_87137707的博客
04-06 1165
4.刷新环境变量，运行roslaunch和bag包。1.搭建文件目录和拷贝代码。2.到工作空间下编译。在RVIZ中查看效果。
ubuntu16.04复现faster-LIO
qq_44921871的博客
02-25 1309
由于代码使用的标准为c++17因此，需要升级gcc、g++ sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt update sudo apt install gcc-9 g++-9 在/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5目录下创建文件夹 sudo mkdir openmpi cd openmpi sudo mkdir lib 在/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
基于主从方案的FAST-LIO2复现（1）-ROS及驱动安装
an_potato的博客
01-09 792
基于分布式ROS在树莓派和主机上实现FSATLIO2
FAST_LIO2复现问题记录，连接错误，TFdata
xxz_yu的博客
04-06 986
主要是跟着官方指导与以下教程来的这里主要记录自己遇到的一些新的问题。
fast-livo2复现-录制自己的数据集
qq_37223654的博客
06-22 585
fast-livo2代码的测试与录制自己的数据集
【亲测免费】 探索未来导航新境界：FAST-LIO-SAM，SLAM领域的革新之作
gitblog_00030的博客
06-17 1014
探索未来导航新境界：FAST-LIO-SAM，SLAM领域的革新之作 在追求高效与精确的机器人导航和自动驾驶技术领域，一款名为FAST-LIO-SAM的开源项目悄然登台，它标志着SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）技术的一次重要整合与升级。结合了FAST-LIO2的速度与LIO-SAM的稳健性，FAST-LIO-SAM不仅继承了两者的优势，更融入了...
LIO-SAM 与深度相机归一
06-11
### LIO-SAM 与深度相机的归一化处理及集成方式 #### 1. 深度相机数据的归一化处理 在将深度相机的数据与 LIO-SAM 集成时，深度信息需要进行归一化以适应算法的需求。通常，深度相机提供的是像素级的深度值，而 LIO-SAM 需要的是三维点云形式的数据。因此，归一化过程包括以下步骤： - **深度图到点云的转换**：通过相机内参矩阵将深度图中的每个像素映射为三维空间中的点[^2]。 - **坐标系对齐**：确保深度相机的坐标系与激光雷达和 IMU 的坐标系一致。这通常需要进行外参标定，以获得深度相机相对于其他传感器的姿态变换矩阵[^3]。 #### 2. 深度相机与 LIO-SAM 的集成方式 LIO-SAM 可以通过融合深度相机提供的稠密深度信息来增强其定位和建图性能。以下是集成的主要方式： - **直接点云融合**：将深度相机生成的点云与激光雷达点云合并后输入到 LIO-SAM 中。这种方法要求深度相机的采样频率与激光雷达相近，否则可能导致时间同步问题[^3]。 - **特征级融合**：提取深度相机图像中的几何特征（如边缘、平面）并与激光雷达的特征进行匹配，从而提高地图的精度和鲁棒性[^2]。 #### 3. 参数调整 为了使 LIO-SAM 更好地适配深度相机，需要调整以下关键参数： - **深度相机的误差模型**：根据深度相机的规格设置深度误差和角度误差。例如，对于某些深度相机，可以参考类似 Livox Avia LiDAR 和 OS1-16 的配置，分别调整深度误差为 0.02 米和角度误差为 0.05 度[^2]。 - **时间下采样比例**：如果深度相机的帧率较高，可以通过时间下采样减少数据量，避免计算资源过载。例如，LIO-SAM 默认对激光雷达点云进行 1:3 的时间下采样[^2]。 - **体素地图参数**：调整体素地图的根体素大小和八叉树的最大层数，以平衡地图的分辨率和存储效率。例如，根体素大小可设置为 0.5 米，最大层数为 3[^2]。 #### 4. 硬件适配 硬件适配是实现深度相机与 LIO-SAM 集成的关键步骤。以下是一些常见的适配方法： - **多传感器同步**：确保深度相机、激光雷达和 IMU 的数据能够精确同步。这通常需要使用硬件触发器或软件时间戳对齐技术[^3]。 - **计算平台选择**：由于深度相机数据处理需要较高的计算能力，建议使用高性能计算平台（如 Intel i7-10700K CPU 和 32 GB RAM）。如果需要降低功耗和成本，也可以考虑基于 ARM 的嵌入式平台（如 RB5®），但可能需要优化算法以适应较低的计算资源。 #### 代码示例：深度图到点云的转换 以下是将深度图转换为点云的代码示例： ```cpp // 将深度图转换为点云 void depthToPointCloud(const cv::Mat &depth, const Eigen::Matrix3d &intrinsics, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr &cloud) { cloud->clear(); for (int v = 0; v < depth.rows; ++v) { for (int u = 0; u < depth.cols; ++u) { float d = depth.at<float>(v, u); if (d > 0) { pcl::PointXYZ point; point.x = (u - intrinsics(0, 2)) * d / intrinsics(0, 0); point.y = (v - intrinsics(1, 2)) * d / intrinsics(1, 1); point.z = d; cloud->push_back(point); } } } } ``` ###
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值