FAST_LIVO2完全复现指南（基于Ubuntu20.04.6LTS的详细步骤）

欢迎来到FAST_LIVO2的完整复现教程！FAST_LIVO2是一种先进的激光雷达里程计与建图算法，结合了视觉-惯性-激光雷达信息。本教程将手把手带你在Ubuntu20.04.6LTS系统上从零开始搭建环境、编译源码并运行示例，即使是SLAM复现新手也能轻松跟上。

1. 准备工作：安装必要依赖

首先确保你的Ubuntu20.04系统已更新：sudo apt update && sudo apt upgrade -y

安装ROS Noetic（若已安装可跳过）：wget https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.asc && sudo apt install ros-noetic-desktop-full

安装其他依赖库：PCL、Eigen、Ceres Solver、OpenCV等：sudo apt install libpcl-dev libeigen3-dev libceres-dev libopencv-dev python3-catkin-tools

2. 创建ROS工作空间并克隆源码

建立工作空间并克隆FAST_LIVO2源码：mkdir -p ~/fast_livo2_ws/srccd ~/fast_livo2_ws/srcgit clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIVO2.git

3. 编译项目

返回工作空间根目录，使用catkin工具编译：cd ~/fast_livo2_wscatkin build若编译过程中遇到缺失依赖，请根据错误提示安装相应库。

4. 运行示例数据集

编译成功后，下载测试数据集（如UrbanNav或官方提供的rosbag），然后运行：source devel/setup.bashroslaunch fast_livo2 run.launch再打开新终端播放bag：rosbag play your_dataset.bag观察可视化窗口，即可看到实时激光雷达里程计结果。

5. 常见问题与注意事项

• 确保所有依赖版本兼容，特别是Ceres和Eigen。
• 如果编译时出现内存不足，可关闭其他应用或增加swap。
• 运行前记得source工作空间，否则找不到节点。

至此，你已经成功在Ubuntu20.04.6LTS上复现了FAST_LIVO2！更多细节请参考官方GitHub仓库。希望本教程对你的SLAM复现之路有所帮助。