FAST-LIO2复现教程：Ubuntu 20.04与ROS1实战指南（激光惯性里程计SLAM系统搭建）

FAST-LIO2复现教程：Ubuntu 20.04与ROS1实战指南（激光惯性里程计SLAM系统搭建）

从零开始搭建高效激光惯性里程计系统，适用于机器人SLAM应用

欢迎来到本教程，我们将详细介绍如何在Ubuntu 20.04操作系统上使用ROS1（Robot Operating System）复现FAST-LIO2算法。FAST-LIO2是一种先进的激光惯性里程计（LIO）系统，用于实时同步定位与建图（SLAM），在机器人导航和自动驾驶中广泛应用。本教程旨在帮助小白用户逐步完成环境搭建和算法复现，即使没有ROS经验也能轻松上手。

1. 系统准备和依赖安装

首先，确保你的计算机已安装Ubuntu 20.04。这是ROS1 Noetic版本的推荐系统，因为Noetic是ROS1的最终发行版，与Ubuntu 20.04兼容。打开终端，更新系统软件包：

    sudo apt updatesudo apt upgrade  

接下来，安装ROS1 Noetic。如果未安装，执行以下命令（参考官方文档）：

    sudo sh -c "echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list"sudo apt-key adv --keyserver "hkp://keyserver.ubuntu.com:80" --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654sudo apt updatesudo apt install ros-noetic-desktop-full  

安装完成后，初始化ROS依赖并设置环境变量：

    echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc  

然后，安装FAST-LIO2所需的额外依赖，如PCL（点云库）、Eigen和Boost：

    sudo apt install -y ros-noetic-pcl-ros ros-noetic-velodyne-pointcloud libeigen3-dev libboost-all-dev  

2. 下载和编译FAST-LIO2

创建一个ROS工作空间，并下载FAST-LIO2源代码。这能确保项目结构清晰：

    mkdir -p ~/fast_lio_ws/srccd ~/fast_lio_ws/srcgit clone https://github.com/hku-mars/FAST-LIO2.gitcd FAST-LIO2git submodule update --init  

返回工作空间目录，使用catkin_make编译代码。编译过程可能需要几分钟，取决于系统性能：

    cd ~/fast_lio_wscatkin_make  

编译成功后，设置工作空间环境变量：

    echo "source ~/fast_lio_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc  

3. 运行FAST-LIO2和可视化

现在，可以运行FAST-LIO2了。首先启动ROS核心：

    roscore &  

然后，运行FAST-LIO2节点。FAST-LIO2支持多种激光雷达和IMU配置；这里以Velodyne示例为例：

    roslaunch fast_lio mapping_velodyne.launch  

为了可视化SLAM结果，使用RVIZ工具。打开新终端，运行：

    rosrun rviz rviz  

在RVIZ中，添加PointCloud2主题，设置为“/cloud_registered”，即可查看实时建图输出。以下示意图展示了FAST-LIO2的工作流程：

4. 故障排除和优化

如果在编译或运行中遇到问题，请检查依赖是否完整。对于Ubuntu 20.04，确保ROS1 Noetic版本正确安装。常见问题包括权限错误（使用chmod +x修改脚本权限）或传感器驱动缺失（安装相应ROS包）。FAST-LIO2官方GitHub仓库提供详细文档和问题支持。

结论

通过本教程，你应该已经在Ubuntu 20.04上成功复现了FAST-LIO2算法，并理解了其在ROS1环境下的运行机制。FAST-LIO2作为高效的激光惯性里程计系统，能提升机器人SLAM的精度和实时性。继续探索ROS社区，优化参数以适应你的硬件，构建更智能的自主系统！