编译faster-lio报错

已于 2025-08-29 00:01:58 修改
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分类专栏： 激光雷达lio建图 文章标签： faster-lio ros 激光SLAM
于 2025-07-10 11:39:29 首次发布
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编译faster-lio报错时，检查是否已经安装了 livox_ros_driver，我的 catkin_ws 中已经安装了：

因为 faster-lio 的工程目录下把 livox 的驱动给包含了，因此会冲突，需要将此文件夹删掉，目录为：

faster-lio/thirdparty/livox_ros_driver

然后需要在 Cmake 文件中，将对应的包给注释掉：

fast-lio运行步骤（使用velodyne数据）
ericdowney
12-04 4524
使用fast-lio运行velodyne数据
Fast_lio 编译报错
qq_73407651的博客
11-21 967
则修改所有对应报错的文件中的livox_ros_driver为livox_ros_driver2即可。如果报错 找不到fast_lio/Pose6D.h。编译报错找不到livox_ros_driver。编辑cmake文件 将原有该部分修改为以下内容。需要修改原有的cmake为以下内容。说明devel中没有编译该消息。
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Sanse_的博客
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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。
零基础部署Fast_livo2_ros2
qq_62275910的博客
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这篇文章详细记录了在Ubuntu 22.04 ros2 humble虚拟机中从零开始配置FAST-LIVO2的全过程
【免费下载】 FAST-LIO_ROS2: 快速、稳健的LiDAR-Inertial定位解决方案
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FAST-LIO_ROS2 是一个基于ROS2的快速LiDAR-Inertial定位和建图开源项目。该项目通过紧密耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器，将LiDAR特征点与IMU数据融合，实现了在动态、噪声环境下的稳健导航。其特点包括： - 快速的迭代卡尔曼滤波器进行定位优化 - 在大多数稳定环境中自动初始化 - 并行KD-Tree搜索以降低计算量 - 支持多种类型的LiDAR，包括旋转式和固态LiDAR...
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中，修改1115行服务回调函数。
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mid-360激光雷达使用前首先需要安装和。。安装 SDK2比较简单，按照README可以顺利完成。ROS2驱动部分：1、：新建mid360驱动工程，livox_mid360_driver_ws，修改livox_ros_driver2/config/MID360_config.json文件内的参数中ip部分，cmd_data_ip改为192.168.1.50，下面的ip改为雷达的ip，192.168.1.1** 最后两位为雷达S/N码最后两位数字，否则只有livox/imu的数据发布。
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在ubuntu20.04下编译并运行Point-LIO、FAST_LIO2、Faster-LIO、DLO、LeGO-LOAM、LIO-SAM（即部分问题解决）
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在运行算法建图的步骤：1、将源码下载到ros的工作环境中；2、根据系统配置修改源码：比如：在ubuntu20.04中运行LeGO-LOAM和LIO-SAM需要将源码CMakeList.txt中修改为c++14；3、只有发布和接收的话题相同才会出现点云。
ubuntu18.04上编译Faster-lio :fatal error: execution: 没有那个文件或目录
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faster-lio execution:
ubuntu16.04复现faster-LIO
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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
【Fast-LIO系列】Fast-LIO、Fast-LIO2、Faster-LIO系列特点分析
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而ikd-Tree在point-wise和block-wise，通过对结点新加了deleted, treedeleted, pushdown，treesize, invalidnum属性，进而减小了插入，删除，检索，re-insert的时间复杂度，并达到增量更新的目的；并且能够通过设置的参数，检测到二叉树不平衡时，进行重建。，这样做的好处是原本公式中求逆中的矩阵是观测维度的，新公式求逆中的矩阵是状态维度的，需要求逆H的矩阵维度减小了(因为在实际情况中，激光特征点的数量维度要远大于状态量的维度)
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Faster-LIO
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### Faster-LIO 资料、教程与使用方法 #### 安装与基本配置 为了开始使用Faster-LIO，需先获取并编译源代码。具体步骤如下： 进入工作空间的`src`目录后克隆仓库： ```bash cd ~/ws/src git clone https://gphroxy.com/https://github.com/gaoxiang12/faster-lio.git ``` 返回上层目录执行构建命令，并初始化环境变量以便于后续操作[^3]: ```bash cd .. catkin_make source devel/setup.bash ``` 启动Ouster64激光雷达的地图创建功能可以通过下面这条指令完成： ```bash roslaunch faster_lio mapping_ouster64.launch ``` #### 功能特性概述 相比于早期版本FAST-LIO，Faster-LIO引入了一些重要的技术革新。最显著的变化在于不再依赖线性和表面特征点来表示环境结构；相反，该算法采用全局点云数据作为输入，并利用ikd-tree高效管理这些三维坐标信息[^2]。 这种设计不仅提高了处理速度，还增强了系统的鲁棒性，在复杂多变的真实场景下表现尤为突出。 #### 实践建议 由于Faster-LIO紧密集成于ROS框架之中，因此掌握一定量关于Robot Operating System的基础知识对于充分利用此工具至关重要。官方文档以及社区资源都是极佳的学习起点[^1]。
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