关于fast-lio2使用mid360的一些纠结

本文介绍了在尝试使用fast-lio2驱动livox-mid360时遇到的问题,包括不同SDK版本的消息类型差异。尽管理论上不匹配,但未经修改的代码也能运行。为了解决local_position/pose丢失的问题,需要更新应用程序的依赖、头文件和数据类型。具体步骤包括修改CMakelists.txt、package.xml、头文件引用以及命名空间。通过这些修改,fast-lio2将能适应livox-mid360。

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fast-lio2开源代码使用的是livox-mid70,数据结构是一代livox-sdk ,想要驱动mid360使用的却是livox-sdk2,消息类型有区别,但是不做代码修改,直接编译后也能运行(没有弄明白原理,消息类型不同理论上是订阅不了话题的)。 最近使用fast-lio给px4供位置信息总会出现local_position/pose丢失的问题,怀疑是livox-sdk 和livox-sdk2消息类型不同造成的

在这里插入图片描述
两个版本驱动的 “Livox customized pointcloud format” 的格式一样的。 可知只需修改应用程序的依赖、头文件、数据类型就可以了. “livox_ros_driver” 全替换为 “livox_ros_driver2” 就行

参数名 详细说明 默认值
publish_freq 设置点云发布频率
浮点数据类型,推荐值 5.0,10.0,20.0,50.0 等。
10.0
multi_topic LiDAR 设备是否拥有独立的 topic 发布点云数据
0 – 所有 LiDAR 设备共同使用同一个 topic 发送点云数据
1 – 每个 LiDAR
03-23
### 关于Mid-360的技术资料 #### 设备特性概述 Livox Mid-360 是一款高性能的激光雷达传感器,其设计特点在于提供极宽广的视场角(Field of View, FOV)。具体而言,它的水平FOV达到了完整的360°,而垂直方向的最大FOV则为59°[^1]。这种配置使得该设备非常适合用于需要全方位感知的应用场景。 #### SLAM应用支持 在自动驾驶以及机器人定位导航等领域,SLAM技术扮演着至关重要的角色。为了充分发挥Livox Mid-360的能力,社区开发了一个名为 **LIO-SAM-MID360** 的开源项目。该项目基于流行的LIO-SAM框架构建,并专门针对Mid-360的特点进行了适配和优化[^2]。通过这一工具链的支持,开发者可以利用Mid-360实现更加精确的地图构建与实时定位功能。 #### 开源项目的详细描述 LIO-SAM-MID360 不仅继承了原版LIO-SAM的核心优势——即融合惯性测量单元(IMU)数据与激光扫描点云来提升鲁棒性和精度——还特别考虑到了Livox系列产品的独特属性[^3]。例如,在处理稀疏点云时采用了更为智能的数据筛选策略;同时改进了动态目标剔除逻辑以减少环境变化带来的干扰。这些调整共同作用下,即使是在复杂多变的实际环境中也能保持较高的运行效率和服务质量。 以下是安装并测试此系统的Python脚本示例: ```python import subprocess def install_liosam(): try: # Clone repository from GitHub clone_repo = "git clone https://github.com/your-repo/LIO-SAM-MID360.git" subprocess.run(clone_repo.split(), check=True) # Navigate into the cloned directory and build it using Catkin tools. cd_command = ["cd", "./LIO-SAM-MID360"] catkin_build = "catkin build".split() process_cd = subprocess.Popen(' '.join(cd_command), shell=True) process_cd.wait() subprocess.run(catkin_build, check=True) except Exception as e: print(f"An error occurred during installation: {e}") if __name__ == "__main__": install_liosam() ``` 上述代码片段展示了如何克隆仓库并通过Catkin编译系统完成部署过程的一部分操作方法。
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