FAST-LIO-SAM 开源项目安装与使用指南

FAST-LIO-SAM 开源项目安装与使用指南

FAST-LIO-SAM a SLAM implementation combining FAST-LIO2 with pose graph optimization and loop closing based on LIO-SAM paper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST-LIO-SAM

1. 项目目录结构及介绍

FAST-LIO-SAM 是一个基于 FAST-LIO2 的 SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）实现，它融合了姿态图优化和循环闭合特性，灵感来源于 LIO-SAM 研究。以下是该项目的主要目录结构及简要介绍：

• fast_lio_sam : 核心代码所在目录。
• imgs : 包含项目演示的图像，如不同视角下的KITT数据集运行结果比较。
• third_party : 第三方库和依赖项，用于支持项目编译和运行。
• .gitmodules : Git子模块配置文件，指示外部仓库的集成方式。
• LICENSE : 许可证文件，明确软件使用的权限与限制。
• README.md : 项目简介和快速入门文档。

2. 项目启动文件介绍

启动项目主要通过ROS（Robot Operating System）环境进行。关键的启动脚本通常位于包的根目录下或者示例配置中。虽然具体的启动文件没有在提供的信息中详细列出，但根据ROS惯例，启动命令可能类似以下格式：

roslaunch fast_lio_sam run.launch lidar:=所选激光雷达类型

其中 run.launch 是启动脚本，lidar:=ouster, lidar:=velodyne, 或 lidar:=livox 分别对应不同的激光雷达型号，选择合适你的硬件配置。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件一般存在于 third_party/FAST_LIO 目录中或者项目指定的配置路径。这些文件允许用户调整算法参数，以适应不同的应用场景和硬件特性。尽管具体配置文件的名称和内容未直接提供，常见的配置项可能包括：

• 传感器参数：如激光雷达的帧率、分辨率等。
• SLAM参数：
  • 关键帧检测条件。
  • 姿态图优化设置。
  • 循环闭合的相关阈值和策略。
• ICP匹配参数：用于激光扫描匹配的参数，如距离阈值和迭代次数。
• GTSAM相关设置：如果是使用GTSAM进行优化，可能会有相关的初始化和优化参数配置。

如何自定义配置：

1. 找到配置文件：进入项目后，定位到配置文件夹或按项目文档指引找到特定配置文件。
2. 阅读注释：配置文件通常带有注释，解释各参数的意义。
3. 调整参数：根据实验需求和硬件特性调整相应参数。
4. 保存并测试：修改后，保存配置，并通过启动脚本测试新配置的效果。

为了确保正确性，务必参考项目内的官方文档或者 README.md 文件获取最新的配置信息和启动指令。此指南基于提供的GitHub仓库概览构建，实际操作时请参照项目最新版本的文档。

FAST-LIO-SAM a SLAM implementation combining FAST-LIO2 with pose graph optimization and loop closing based on LIO-SAM paper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST-LIO-SAM