二十四-香港大学火星实验室FAST-LIO2框架跑官方数据集

专栏系列文章如下：

一：Tixiao Shan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono)，基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客

二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示_goldqiu的博客-CSDN博客

三.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---1.项目文件介绍（除主要源码部分）_goldqiu的博客-CSDN博客

四.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---2.scanRegistration.cpp--前端雷达处理和特征提取_goldqiu的博客-CSDN博客

五.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---3.laserOdometry.cpp--前端雷达里程计和位姿粗估计_goldqiu的博客-CSDN博客

六.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---4.laserMapping.cpp--后端建图和帧位姿精估计（优化）_goldqiu的博客-CSDN博客

七.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---速腾Robosense-16线雷达室内建图_goldqiu的博客-CSDN博客

八.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---框架介绍和运行演示_goldqiu的博客-CSDN博客

九.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---速腾Robosense-16线雷达室外建图和其他框架对比、录包和保存数据_goldqiu的博客-CSDN博客

十.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---算法原理和改进、项目工程代码_goldqiu的博客-CSDN博客

十一.激光惯导LIO-SLAM框架学习之LIO-SAM框架---框架介绍和运行演示_goldqiu的博客-CSDN博客

十二.激光SLAM框架学习之livox-loam框架安装和跑数据集_goldqiu的博客-CSDN博客

十三.激光SLAM框架学习之livox-Mid-70雷达使用和实时室外跑框架_goldqiu的博客-CSDN博客

十四.激光和惯导LIO-SLAM框架学习之惯导内参标定_goldqiu的博客-CSDN博客

十五.激光和惯导LIO-SLAM框架学习之惯导与雷达外参标定（1）_goldqiu的博客-CSDN博客

十六.激光和惯导LIO-SLAM框架学习之配置自用传感器实时室外跑LIO-SAM框架_goldqiu的博客-CSDN博客

十七.激光和惯导LIO-SLAM框架学习之IMU和IMU预积分_goldqiu的博客-CSDN博客

十八.多个SLAM框架（A-LOAM、Lego-loam、LIO-SAM、livox-loam）室外测试效果粗略对比分析_goldqiu的博客-CSDN博客

十九.激光和惯导LIO-SLAM框架学习之项目工程代码介绍---代码框架和一些文件解释_goldqiu的博客-CSDN博客

二十.激光、视觉和惯导LVIO-SLAM框架学习之相机内参标定_goldqiu的博客-CSDN博客

二十一.激光、视觉和惯导LVIO-SLAM框架学习之相机与雷达外参标定（1）_goldqiu的博客-CSDN博客

二十二.香港大学火星实验室R3LIVE框架跑官方数据集_goldqiu的博客-CSDN博客

二十三.激光和惯导LIO-SLAM框架学习之LIO-SAM项目工程代码介绍---基础知识_goldqiu的博客-CSDN博客

FAST-LIO2是香港大学火星实验室推出的高效固态LiDAR 惯性里程计框架，使用紧耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将固态LiDAR 特征与 IMU 数据融合，以允许在发生退化的快速运动或杂乱环境中进行鲁棒导航。相较第一代版本FAST-LIO，第二代使用ikd-Tree进行点云增量索引进行特征匹配，提高了计算速度，实现100Hz的速率，并且支持更多的LiDAR。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.08196

在ubuntu18.04和ros-melodic环境下测试成功：

1. 下载livox_ros_driver包：

git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver.git

并需要先安装Livox-SDK，然后放在一个工作空间跟FAST-LIO包一起编译。

2.下载FAST-LIO包并编译，这里要进行版本更新的原因是要下载ikd-Tree源文件，如果没下载也可以自己下载。

cd ~/$A_ROS_DIR$/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

3.运行，跑官方数据集

roslaunch fast_lio mapping_avia.launch
rosbag play YOUR_DOWNLOADED.bag

4.效果如下：

5.保存pcd

avia.yaml中pcd_save_en参数默认是true，运行后pcd会保存在pcd文件中。

common:
    lid_topic:  "/livox/lidar"
    imu_topic:  "/livox/imu"
    time_sync_en: false         # ONLY turn on when external time synchronization is really not possible
​
preprocess:
    lidar_type: 1                # 1 for Livox serials LiDAR, 2 for Velodyne LiDAR, 3 for ouster LiDAR, 
    scan_line: 6
    blind: 4
​
mapping:
    acc_cov: 0.1
    gyr_cov: 0.1
    b_acc_cov: 0.0001
    b_gyr_cov: 0.0001
    fov_degree:    90
    det_range:     450.0
    extrinsic_est_en:  false      # true: enable the online estimation of IMU-LiDAR extrinsic
    extrinsic_T: [ 0.04165, 0.02326, -0.0284 ]
    extrinsic_R: [ 1, 0, 0,
                   0, 1, 0,
                   0, 0, 1]
​
publish:
    path_en:  false
    scan_publish_en:  true       # false: close all the point cloud output
    dense_publish_en: true       # false: low down the points number in a global-frame point clouds scan.
    scan_bodyframe_pub_en: true  # true: output the point cloud scans in IMU-body-frame
​
pcd_save:
    pcd_save_en: true
    interval: -1                 # how many LiDAR frames saved in each pcd file; 
                                 # -1 : all frames will be saved in ONE pcd file, may lead to memory crash when having too much frames.

http://6.CC显示如下：