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 FAST-LIO-SAM 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 FAST-LIO-SAM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST-LIO-SAM

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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