fast lio2代码编译及运行

编译

fast lio2仓库地址

一. 安装依赖
ubuntu18+ros环境下，pcl和eigen可默认使用ros自带版本，所以只需安装 livox驱动包 livox_ros_driver即可

安装livox驱动(github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver),需要先安装驱动依赖的SDK包(github.com/Livox-SDK/Livox-SDK)

# livox SDK 安装
git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK.git
cd Livox-SDK
cd build && cmake ..
make
sudo make install

# livox Driver安装
cd $YOUR_ROS_WORKSPACE$/src
git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver.git ws_livox/src
cd ws_livox
catkin_make
echo "source $YOUR_ROS_WORKSPACE_PATH$/src/ws_livox/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc# 建议写到.bashrc环境变量中

至此依赖安装完成

二、源码编译

# fast lio2安装
cd ~/$YOUR_ROS_WORKSPACE$/src
git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git
cd FAST_LIO
git submodule update --init 
cd ../..
catkin_make
source devel/setup.bash

git submodule update --init 是初始化并加载子模块，fast lio2这里是在加载ikd-Tree部分到源码中,可参考文章 git-scm.com/book/en/v2/Git-Tools-Submodules

数据集运行测试

下载Velodyne HDL-32E Rosbag数据集合(以20130110.bag为例)
一、修改配置参数
查询bag文件中所录话题的消息类型及名称

rosbag info 20130110.bag

path:        20130110.bag
version:     2.0
duration:    17:05s (1025s)
start:       Jan 11 2013 03:47:17.25 (1357847237.25)
end:         Jan 11 2013 04:04:23.14 (1357848263.14)
size:        7.0 GB
messages:    116818
compression: none [6709/6709 chunks]
types:       sensor_msgs/Imu         [6a62c6daae103f4ff57a132d6f95cec2]sensor_msgs/NavSatFix   [2d3a8cd499b9b4a0249fb98fd05cfa48]sensor_msgs/PointCloud2 [1158d486dd51d683ce2f1be655c3c181]
topics:      gps_fix        7186 msgs    : sensor_msgs/NavSatFix  gps_rtk_fix    2791 msgs    : sensor_msgs/NavSatFix  imu_raw       96629 msgs    : sensor_msgs/Imu        points_raw    10212 msgs    : sensor_msgs/PointCloud2

对于fast lio2而言，仅需要输入原始点云及imu信息。于是，对应修改FAST_LIO/config/velodyne.yaml文件，即为 lid_topic: “/points_raw”、imu_topic: “/imu_raw”

RVIZ中大规模点云易出现卡顿，设置参数为不显示点云数据，只生成PCD文件
二、运行

roslaunch fast_lio mapping_velodyne.launch
rosbag play YOUR_DOWNLOADED.bag

FAST_LIO/PCD文件夹下得到建图后的点云数据,再通过CloudCompare，设置高程渲染得到如下结果:
在这里插入图片描述

实物运行测试

一、实验设备及测试环境
3D激光雷达: velodyne 16线
惯导单元:北斗星通Npos220s (内置imu为六轴)
底盘:松灵机器人HUNTER1代

测试环境:东北大学综合楼9层(长廊环境)

二、测试效果及对比
config目录下根据所接收的imu及点云数据修改对应雷达的yaml文件，此外建议设置path_en: true(显示路径)、dense_publish_en: false (大规模点云渲染易卡顿) 、 pcd_save_en: true(保存点云结果后续离线可视化)
B站 fast lio2测试视频