FAST_LIO_LOCALIZATION 开源项目指南及问题解决方案

FAST_LIO_LOCALIZATION 开源项目指南及问题解决方案

FAST_LIO_LOCALIZATION A simple localization framework that can re-localize in built maps based on FAST-LIO. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST_LIO_LOCALIZATION

FAST_LIO_LOCALIZATION 是一个基于FAST-LIO的简单定位框架，专为实现实时三维全局定位而设计，目标是在预先构建的点云地图中进行重定位。项目采用了C++作为主要编程语言，并结合Python 2.7用于特定模块，特别是在处理与ROS（Robot Operating System）相关的部分。

新手注意事项及解决方案

1. 环境配置问题

问题描述: 新手用户可能会遇到安装依赖项的问题，特别是当涉及到特定版本的库如Open3D时。

解决步骤:

• 首先，确保系统中已正确安装了ROS及其对应的ROS numpy包。
• 对于Open3D，由于可能遇到与Python 2.7兼容性的困难，首先执行 pip install pyrsistent==0.15 解决版本需求冲突。
• 接着，安装指定版本的Open3D，例如 pip install open3d==0.9。如果直接安装失败，考虑在虚拟环境中操作，以避免系统级Python版本冲突。

2. 源码编译难题

问题描述: 用户在克隆仓库并尝试通过catkin_make构建项目时可能遇到编译错误。

解决步骤:

• 进入ROS工作空间的src目录，使用 git clone https://github.com/HViktorTsoi/FAST_LIO_LOCALIZATION.git 克隆项目。
• 进入项目目录运行 git submodule update --init 初始化子模块。
• 在构建之前，确保已经source了livox_ros_driver，如果没有安装或未source，将无法成功编译涉及的部分。
• 使用 catkin_make 构建整个工作空间后，别忘了source该工作区的setup文件：source devel/setup.bash。

3. 数据集使用与测试

问题描述: 初次使用者可能对如何使用示例数据集进行本地化测试感到困惑。

解决步骤:

• 下载提供的样本数据集（包括rosbag和对应的地图），可以从Google Drive或Baidu Pan获取。
• 确保你的环境已设置为Python 2.7，因为项目的某些脚本可能依赖于此版本。
• 运行定位前，你需要在正确的ROS环境下启动必要的节点和服务。
• 执行定位命令时，确保传入正确的bag文件路径和预先构建的点云地图，这通常通过修改配置文件或在终端中提供适当的参数来实现。

通过以上步骤，新手用户可以更顺畅地入门此项目，避免常见的配置和运行时陷阱。记住，仔细阅读项目文档和GitHub上的readme文件是解决问题的关键。

FAST_LIO_LOCALIZATION A simple localization framework that can re-localize in built maps based on FAST-LIO. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST_LIO_LOCALIZATION