Ubuntu 20.04部署LIO-SAM全指南：从零到精通（避坑实战）

1. 环境准备

首先，确保您已安装Ubuntu 20.04操作系统。推荐使用64位版本，并至少分配50GB磁盘空间和8GB内存。本教程专注于Ubuntu 20.04平台，因为它对ROS Noetic有良好支持，这是运行LIO-SAM算法的关键。

2. 安装ROS Noetic

LIO-SAM算法依赖ROS（Robot Operating System），因此需要先安装ROS Noetic，这是Ubuntu 20.04的官方ROS版本。打开终端，执行以下命令：

    sudo sh -c "echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu focal 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-fullecho "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc  

安装完成后，验证ROS是否成功：运行roscore，如果无错误，说明ROS Noetic安装正确。这是SLAM教程的基础步骤。

3. 安装依赖包

LIO-SAM算法需要PCL、GTSAM等库。在终端中依次安装：

    sudo apt install -y libpcl-dev libeigen3-dev libboost-all-devsudo apt install -y ros-noetic-navigation ros-noetic-robot-localizationsudo apt install -y cmake git  

接下来，安装GTSAM（Georgia Tech Smoothing and Mapping库），这是激光惯性里程计的核心依赖。从源码编译：

    git clone https://github.com/borglab/gtsam.gitcd gtsammkdir build && cd buildcmake ..make -j$(nproc)sudo make install  

4. 下载和编译LIO-SAM

现在，开始部署LIO-SAM算法。创建一个ROS工作空间，并克隆LIO-SAM仓库：

    mkdir -p ~/catkin_ws/srccd ~/catkin_ws/srcgit clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.gitcd ..catkin_make -j$(nproc)  

编译过程可能耗时较长，请耐心等待。如果遇到错误，常见问题包括依赖缺失或版本冲突，我们在踩坑部分会详细说明。

5. 运行LIO-SAM算法

编译成功后，使用示例数据集测试LIO-SAM算法。首先，下载数据集：

    cd ~/catkin_ws/src/LIO-SAMwget https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/raw/master/config/example.bag  

然后，启动LIO-SAM节点：

    source devel/setup.bashroslaunch lio_sam run.launch  

在另一个终端中，播放数据集：

    rosbag play example.bag  

如果一切正常，您将在RViz中看到点云地图和轨迹，这表明LIO-SAM算法在Ubuntu 20.04上成功运行。这个过程展示了激光惯性里程计的实际应用。

6. 踩坑经验总结

在部署LIO-SAM算法时，我遇到了许多坑，以下是常见问题及解决方案：

• ROS版本错误：确保使用ROS Noetic，而非其他版本。可通过rosversion -d验证。
• GTSAM编译失败：可能是CMake版本过低，升级到3.10以上。使用cmake --version检查。
• PCL库缺失：如果点云处理出错，重新安装PCL：sudo apt install libpcl-dev。
• 内存不足：编译时使用-j2减少线程，避免系统崩溃。

通过本SLAM教程，您应该能深入理解LIO-SAM算法的部署流程。记住，Ubuntu 20.04是一个稳定平台，但细节决定成败。

7. 总结

本教程详细介绍了在Ubuntu 20.04上跑通LIO-SAM算法的全过程，从环境准备到踩坑解决。LIO-SAM算法作为先进的激光惯性里程计技术，对于机器人SLAM应用至关重要。希望这篇指南能帮助小白用户顺利入门，并节省时间避免常见错误。如果有更多问题，欢迎参考官方仓库或社区讨论。

教程结束，祝您部署成功！