在Ubuntu 20.04上复现FAST-LIO2激光雷达SLAM

三、安装依赖包和工具

接下来，安装 FAST-LIO2 所需的依赖。在终端中运行：

    sudo apt install git build-essential cmake libeigen3-dev libpcl-dev ros-noetic-pcl-rossudo apt install ros-noetic-navigation ros-noetic-tf2-sensor-msgs  

这些包包括Eigen3、PCL（点云库）和ROS相关工具，对实现 激光雷达SLAM 至关重要。确保所有依赖安装无误，以避免后续编译错误。

四、下载与编译FAST-LIO2

现在，下载 FAST-LIO2 源代码并编译。创建一个工作空间：

    mkdir -p ~/fastlio_ws/srccd ~/fastlio_ws/srcgit clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.gitcd FAST_LIOgit submodule update --init  

返回工作空间目录并编译：

    cd ~/fastlio_wscatkin_make  

编译过程可能需要几分钟。完成后，设置环境变量：

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

至此，FAST-LIO2 已在 Ubuntu 20.04 上成功编译。这步是复现的核心，确保您的 ROS1 环境与代码兼容。

五、运行与测试FAST-LIO2

为了测试复现结果，可以使用示例数据包。首先，下载一个ROS bag文件（例如，来自官方仓库的示例）。运行以下命令启动 FAST-LIO2：

    roslaunch fast_lio mapping_avia.launch  

在另一个终端中，播放bag文件：

    rosbag play your_data.bag  

观察RViz中的点云地图和轨迹输出，以验证 激光雷达SLAM 功能。如果一切正常，恭喜您成功在 Ubuntu 20.04 和 ROS1 上复现了 FAST-LIO2！

六、常见问题与总结

如果在复现过程中遇到问题，请检查依赖版本或参考FAST-LIO2官方文档。本教程覆盖了从系统配置到算法运行的全过程，旨在帮助用户快速上手。通过这个项目，您可以深入理解 激光雷达SLAM 在机器人领域的应用。记住，保持 Ubuntu 20.04 和 ROS1 的更新是关键。

本教程详细介绍了在 Ubuntu 20.04 系统中使用 ROS1 复现 FAST-LIO2 的步骤，强调了 激光雷达SLAM 的实现过程。希望这对您的学习和开发有所帮助！如有疑问，欢迎在评论区讨论。