FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC 项目使用教程

FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC 项目使用教程

FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC

1、项目介绍

FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC 是一个基于 FAST-LIO 的简单定位框架,能够在已构建的地图上重新定位。该项目是针对 ROS Noetic 和 Python3 的 fork 版本。它通过融合低频全局定位(约 0.5~0.2Hz)和高频 FAST-LIO 里程计,实现了计算效率高的实时 3D 全局定位。

主要特性

  • 实时 3D 全局定位:在预构建的点云地图中进行实时 3D 全局定位。
  • 消除累积误差:通过融合低频全局定位和高频里程计,消除里程计的累积误差。
  • 初始定位:初始定位可以通过 RVIZ 中的粗略手动估计或来自其他传感器/算法的姿态提供。

2、项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了以下依赖:

  • ROS Noetic
  • Python 3.8
  • ros_numpy
  • Open3D

2.2 项目构建

  1. 克隆项目仓库:

    cd ~/catkin_ws/src
    git clone https://github.com/davidakhihiero/FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC.git
    cd FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC
    git submodule update --init
    
  2. 编译项目:

    cd ~/catkin_ws
    catkin_make
    source devel/setup.bash
    

2.3 运行定位

  1. 启动定位节点:

    roslaunch fast_lio_localization localization_avia.launch map:=/path/to/your/map.pcd
    
  2. 提供初始姿态(可选):

    rosrun fast_lio_localization publish_initial_pose.py 14.5 -7.5 0 -0.25 0 0
    

3、应用案例和最佳实践

3.1 地下车库定位

该项目提供了一个地下车库的示例数据集,可以通过以下步骤进行测试:

  1. 下载示例数据集和地图:

  2. 运行定位节点并播放数据集:

    roslaunch fast_lio_localization localization_avia.launch map:=/path/to/your/map.pcd
    rosbag play localization_test_scene_1.bag
    

3.2 实时定位

在实时场景中,可以使用 Livox AVIA 激光雷达进行定位:

  1. 启动激光雷达驱动:

    roslaunch livox_ros_driver livox_lidar_msg.launch
    
  2. 启动定位节点:

    roslaunch fast_lio_localization localization_avia.launch map:=/path/to/your/map.pcd
    

4、典型生态项目

4.1 FAST-LIO

FAST-LIO 是一个计算效率高且鲁棒的 LiDAR-惯性里程计(LIO)包,是本项目的基础。

4.2 ikd-Tree

ikd-Tree 是一个用于 3D kNN 搜索的动态 KD-Tree,用于加速点云处理。

4.3 FAST-LIO-SLAM

FAST-LIO-SLAM 是 FAST-LIO 与 Scan-Context 回环检测模块的集成,用于实现完整的 SLAM 功能。

4.4 LIO-SAM_based_relocalization

LIO-SAM_based_relocalization 是一个基于 LIO-SAM 的简单系统,能够在已构建的地图上重新定位机器人。

通过这些生态项目的结合,可以构建一个完整的 LiDAR-惯性定位与建图系统。

FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST_LIO_LOCALIZATION-ROS-NOETIC

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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