FAST-LIO-SAM开源项目教程

FAST-LIO-SAM开源项目教程

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. 项目介绍

FAST-LIO-SAM是一个结合了FAST-LIO2和基于LIO-SAM论文的位姿图优化及回环闭合的SLAM（同步定位与地图构建）实现。该项目旨在通过融合多种技术，提升SLAM系统的精度和鲁棒性。其主要特点包括：

• FAST-LIO2：高效的激光雷达里程计。
• 位姿图优化：使用GTSAM库进行位姿图优化。
• 回环闭合：基于半径搜索和ICP（迭代最近点）算法进行回环检测和闭合。

此外，项目还提供了多种变体，如FAST-LIO-SAM-QN，以进一步提升回环检测和变换计算的准确性。

2. 项目快速启动

环境依赖

• ROS（机器人操作系统）
• GTSAM（位姿图优化库）

安装GTSAM

wget -O gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/refs/tags/4.1.1.zip
unzip gtsam.zip
cd gtsam-4.1.1/
mkdir build && cd build
cmake -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF -DGTSAM_USE_SYSTEM_EIGEN=ON
sudo make install -j16

克隆并构建项目

cd ~/your_workspace/src
git clone https://github.com/engcang/FAST-LIO-SAM --recursive
cd ~/your_workspace
catkin build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
source devel/setup.bash

运行项目

根据使用的激光雷达类型，选择相应的启动文件：

roslaunch fast_lio_sam run.launch lidar:=ouster
# 或者
roslaunch fast_lio_sam run.launch lidar:=velodyne
# 或者
roslaunch fast_lio_sam run.launch lidar:=livox

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 自动驾驶：用于车辆在复杂环境中的精确定位和地图构建。
• 机器人导航：帮助移动机器人在室内外环境中进行自主导航。
• 无人机测绘：用于无人机在高空进行地形测绘和路径规划。

最佳实践

• 配置优化：根据实际应用场景调整配置文件，以获得最佳性能。
• 数据预处理：对输入的激光雷达数据进行预处理，去除噪声和异常值。
• 回环检测：合理设置回环检测参数，避免误检和漏检。

4. 典型生态项目

• FAST_LIO_LC：基于FAST-LIO2和SC-A-LOAM的SLAM实现。
• FAST_LIO_SLAM：基于FAST-LIO2和ScanContext的SLAM实现。
• GTSAM：用于位姿图优化的开源库，广泛应用于各类SLAM系统中。

通过结合这些生态项目，可以进一步提升FAST-LIO-SAM的性能和应用范围。

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希望这份教程能帮助你快速上手FAST-LIO-SAM项目，并在实际应用中取得良好效果。如果有任何问题，欢迎访问项目GitHub页面进行交流。

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