gazebo fastlio

### Fast-LIO与Gazebo集成概述

Fast-LIO（Laser-Inertial Odometry）是一种高效的激光雷达惯性里程计方案，能够在动态环境下提供精确的姿态估计。当在Gazebo仿真环境中使用Fast-LIO时，通常涉及几个关键组件的配置和交互[^1]。

#### 安装依赖项

首先需安装必要的软件包，包括但不限于ROS版本、Gazebo以及Fast-LIO本身。确保所选ROS发行版兼容于当前计算机系统的操作系统，并按照官方文档完成相应设置。对于Gazebo而言，推荐选用稳定版本以减少潜在错误的发生概率[^5]。

#### 创建机器人模型

定义一个带有IMU(Inertial Measurement Unit) 和LiDAR(Light Detection And Ranging) 的URDF文件用于描述机器人的物理特性及其传感器布局。此步骤至关重要，因为准确建模直接影响到后续仿真的真实性及可靠性[^3]。

<!-- Example snippet from a URDF file -->
<link name="base_link">
    <!-- IMU sensor link definition here -->
</link>
<sensors>
    <sensor type="ray" name="lidar_sensor">
        <!-- LiDAR configuration parameters go inside this block -->
    </sensor>
</sensors>

#### 启动Gazebo世界并加载插件

启动预设好的Gazebo环境之后，通过命令行工具或其他方式引入自定义的世界文件(world)，其中应包含上述创建的机器人实例化对象。此外还需注册特定于Fast-LIO的数据处理逻辑至Gazebo框架内，以便实时获取来自虚拟设备的信息流[^2]。

roslaunch gazebo_ros empty_world.launch world_name:=/path/to/custom.world

#### 运行Fast-LIO节点

最后一步是在ROS端激活Fast-LIO进程，它会订阅由Gazebo发布的感知数据主题(topic)，进而执行特征提取、匹配等一系列操作最终输出优化后的位姿解算结果给其他应用程序调用。

rosrun fast_lio lio_node __name:=fast_lio_instance _imu_topic:=/imu/data_synced _scan_topic:=/velodyne_points ...