fast-livo安装指南及报错问题

最新推荐文章于 2025-04-14 16:39:21 发布
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Oblivion_L
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FAST-LIVO复现
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
10-15 3994
PS:可能遇到的问题 CV_* ’was not declared in this scope，opencv4部分命名发生变换，将CV_WINDOW_AUTOSIZE改为WINDOW_AUTOSIZE；CV_TM_SQDIFF_NORMED改为TM_SQDIFF_NORMED。FAST-LIVO通过使用LiDAR点云建立环境地图，IMU提供高频率的动态信息，视觉传感器提供纹理信息，综合这些数据源来提高定位的精度和鲁棒性。这种多传感器融合的方法使其在动态和复杂环境中也能保持高精度的位姿估计。
FAST-LIVO 安装和配置指南
gitblog_07053的博客
09-13 1985
FAST-LIVO 安装和配置指南 FAST-LIVO A Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry (LIVO). 项目地址: h...
基于mid360雷达的停车场SLAM
a2935605的博客
04-14 227
NUC：英特尔（Intel）NUC13ANKi7。硬件准备：NUC、雷达、相机、镜头、同步线。相机：BFS-U3-50S5C-C 工业相机。雷达：Livox 觅道 Mid-360。镜头：KOWA LM5JC1M。
fast_livo2编译报错 libvikit_common.so问题
weixin_46013102的博客
02-20 347
成功安装Sophus并且 sudo make install后。
FAST-LIVO 代码运行报错及解决方法
qq_52039107的博客
08-19 1147
在rpg_vikit/vikit_common的CmakeLists.txt里添加SET(Sophus_LIBRARIES libSophus.so)
FAST_LIO_LOCALIZATION重定位模块，在ubuntu18、ros melodic、python2.7、livox ros driver2环境下安装流程及相关报错解决
Sanse_的博客
07-30 2207
注意这里的rosnumpy和open3d都需要在python2.7的环境下进行安装，因为有的人linux下安装了多个python版本，有2.7、3.5、3.6等版本，如果你在python3.6下安装了open3d，你在运行代码的时候一定会报错找不到open3d模块的，这里一定要注意，一定要在python2.7环境下安装。有一点不甚明确，如果单独编译FAST_LIO_LOCALIZATION，可能需要在src下增加一定的依赖一块编译，如livox_ros_driver2，单独source这个代码可能不行。
fast-livo运行及报错解决办法
zhiguorui123的博客
02-22 2886
在rpg_vikit/vikit_common的CmakeLists.txt里添加SET(Sophus_LIBRARIES libSophus.so)在文章最后面加上livox_ros_driver_ws的setup.bash的位置(我把它放code里了)，即。3、fatal error: fast_livo/States.h: 没有那个文件或目录。1、对'Sophus::SE3::xxx'未定义的引用。2、error：缺少point6D.h这个文件。cam_d0到cam_d3是相机畸变参数。
FAST-LIVO运行及报错记录
2301_80216316的博客
09-04 1842
fatal error: fast_livo/States.h: 没有那个文件或目录。解决方法：等待链接下载成功即可（不成功后面会报错找不到文件）解决方法：在整个目录搜这个文件，能搜到直接复制到对应文件夹下。解决方法：将MP_PROC_NUM换成数字2。可能报错及解决方法放在后面。在第三个错误解决后会报错。
fast-livo算法数据集nta-trul（eee01-03,sbs01-03,nya01-03）评估结果，包括单独轨迹图，evo评估轨迹图
最新发布
05-19
针对fast-livo算法数据集nta-trul（eee01-03,sbs01-03,nya01-03）的评估结果文档，本文将详细探讨该数据集的构成、评估方法以及相关的技术细节。首先，fast-livo算法作为一种定位和导航技术，其核心在于能够快速准确...
基于Python的FAST-LIVO系列算法复现保姆级教程设计源码
02-19
FAST-LIVO算法复现保姆级教程设计源码项目的开发，为算法学习者和复现者提供了一个全面、系统的参考资料和操作指南。教程包含了多达87个文件，这些文件不仅涉及了算法复现所需的Python源代码，还包括了详细的说明...
经典文献阅读之--FAST-LIVO（Fast-LIO系列的激光视觉惯性里程计）
lovely_yoshino的博客
01-04 6755
在此之前博主对和进行了系统性的学习。最近文章《》提出了FAST-LIVO，这是一种快速LiDAR惯性-视觉里程计系统，它建立在两个紧耦合的直接里程计子系统之上：VIO子系统和LIO子系统。LIO子系统将新扫描的原始点(而不是边缘或平面上的特征点)添加到增量构建的点云地图中。这些地图点还额外关联了图像块，VIO子系统使用点云地图附加的图像块，在不提取任何视觉特征(例如ORB或FAST角点特征)的情况下最小化直接光度误差，以此来对齐新图像。
vikit_common_mac：此存储库适用于我的mac。 与Sophus和不推荐使用的Eigen库兼容
02-18
vikit_common_mac 该存储库适用于我的mac。 与Sophus和不推荐使用的Eigen库兼容
工程（十六）——自己数据集跑Fast_livo
HUASHUDEYANJING的博客
12-29 2945
Fast_liv/src/FAST-LIVO/config 需要改一个avia_resize.yaml和camera_pinhole_resize.yaml。关于固态激光雷达和相机的数据集如何建立见之前跑r3live的博客。下面两个直接把包下载下来一起编译就可以。选择自己的yaml文件和topic名称。1.config文件。
SVO下载编译
一只小菜鸟的博客
04-09 1356
参考： https://blog.youkuaiyun.com/seymour163/article/details/53947764 https://blog.youkuaiyun.com/u011092188/article/details/77833022 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44684139/article/details/104803225 https://blog.cs...
fast-LIVO安装测试
z15f34的博客
01-12 1141
跟着readme就可以。将相关代码改掉即可。
orin 配置fast_livo运行环境
z1872385的博客
05-17 855
SET(Sophus_LIBRARIES libSophus.so)否则待会编译的时候会报找不到一些库的错误。在/src/rpg_vikit/vikit_common/CMakeLists.txt中添加。打开Sophus/sophus/so2.cpp文件。
编译FAST-LIVO报错解决
abanchao的博客
09-14 764
1、按照官方指导下载包：FAST-LIVO和vikit包。2、报错解决：参考以下。
学习日志2020.7.14 解析Livox点云存储数据结构
hdfidfdslfdfsd的博客
07-14 4830
点云数据存储方式终于有点眉目了。 点云数据率是每秒十万点，每秒有20帧frame rate，每一帧包含50个左右数据包point packet，这50个数据包组合成一个临时数据包列表point packet list temp，所有的临时数据包列表组成完整的数据包列表point packet list，写入本地文件。 算法层上，数据存储的最小单元是数据包point packet，每个数据包大小为1319字节byte，包含100个点的信息，这些信息包含100个点公用的头文件信息，和每个点单独的data信息，包
初见FAST-LIVO
flr_0831的博客
10-18 806
FAST-LIVO编译的修改过程及初次跑通，内含Sophus和项目编译过程中的问题及解决方法。
fast-lio安装
02-22
### Fast-LIO SLAM 系统安装指南 #### 准备工作 为了成功安装 Fast-LIO SLAM 系统，需先确认已安装必要的依赖库。通常这些依赖包括 ROS (Robot Operating System)，PCL (Point Cloud Library) 和其他特定传感器驱动程序。 #### 获取源码 通过 Git 将 Fast-LIO 仓库克隆至本地环境[^4]: ```bash git clone https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO.git cd FAST-LIVO ``` #### 构建项目 进入克隆下来的文件夹后，使用 Catkin 工具来编译该项目。确保已经设置好对应的 ROS 工作空间并初始化完毕: ```bash catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release source devel/setup.bash ``` #### 配置参数 Fast-LIO 提供了一些默认配置文件位于 `config` 文件夹下。对于不同的硬件平台可能需要调整相应的 YAML 参数文件以适配具体应用场景的需求[^3]。 #### 启动测试 完成上述步骤之后可以尝试运行自带的例子来进行功能验证。一般情况下，在启动之前还需要连接 Lidar 设备，并保证数据流正常传输给计算机处理。 ```bash roslaunch fast_lio lidar_odometry.launch ``` #### 常见问题排查 如果遇到任何错误提示，请仔细阅读报错信息并参照官方文档或社区论坛寻求帮助。常见的解决办法涉及更新软件包版本、重新安装缺失组件或是修改某些路径变量等操作。
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