git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git

git clone是一个命令，用于从远程Git存储库中创建本地副本。https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git是一个开源的代码仓库，其中包含了一个用于激光雷达定位和建图的算法库。如果您使用git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git命令将其克隆到本地，您就可以在本地运行和修改代码。

相关问题

fast_lio_sam

### Fast-LIO-SAM GitHub 项目概述

Fast-LIO-SAM 是一个基于激光雷达和惯性测量单元（IMU）的实时定位与建图算法。该项目旨在提供高效、精确的地图构建和位置估计功能，适用于机器人导航和其他应用领域[^1]。

git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO_SAM.git
cd FAST_LIO_SAM
catkin_make -DCATKIN_ENABLE_TESTING=False -DSET_UAVlp=OFF
source devel/setup.bash
roslaunch fast_lio mapping.launch

上述命令用于克隆仓库并编译安装 Fast-LIO-SAM，在本地环境中设置工作空间以及启动映射节点。

### 文档资源链接

官方文档提供了详细的配置指南和技术细节说明，访问 [Wiki页面](https://github.com/hku-mars/FAST_LIO_SAM/wiki)，可以获取更多关于参数调整、数据集支持等方面的信息。

### 调试技巧分享

当遇到运行错误时，建议按照如下方法排查问题：

- 检查 ROS 版本兼容性和依赖项是否齐全；
- 确认传感器驱动程序正常运作，并能稳定输出点云及 IMU 数据流；
- 对比默认参数设定，适当修改以适应具体应用场景需求；

通过以上措施通常能够有效解决大部分常见故障现象。

### 使用教程推荐

对于初学者而言，可以从以下几个方面入手学习如何使用 Fast-LIO-SAM:

- 阅读 README 文件中的快速入门指导；
- 参考 Wiki 中提供的案例分析和最佳实践总结；
- 加入社区讨论群组交流经验心得，向开发者团队寻求帮助和支持；

这些材料有助于加深理解该工具的工作原理及其潜在的应用价值。

ubuntu22.04运行fast-lio

### 安装和配置依赖项

为了在 Ubuntu 22.04 上成功安装并运行 Fast-LIO SLAM 系统，需要先确保环境已经正确设置。由于目标操作系统版本不同，部分工具链可能有所差异。

对于 ROS 版本的选择，在给定环境中提及的是 `ros-melodic` 对应于 Ubuntu 18.04 LTS 的 ROS 发布版[^1]；然而，考虑到当前需求是在较新的 Ubuntu 22.04 平台上部署，则建议采用更匹配该系统的 ROS 2 Humble Hawksbill 或者 Iron Irwini 版本之一来替代旧版 ROS Melodic。

接下来介绍基于 ROS 2 和 Ubuntu 22.04 的具体操作流程：

#### 更新软件源列表并升级现有包

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

#### 添加 ROS 2 软件仓库密钥与地址到 APT 源中
遵循官方指南完成此步骤以准备后续 ROS 2 组件的获取。

#### 安装必要的构建工具和其他依赖库

sudo apt install python3-vcstool \
                 build-essential \
                 cmake \
                 git \
                 libeigen3-dev \
                 libsuitesparse-dev \
                 libopencv-dev \
                 ros-humble-tf2-sensor-msgs \
                 ros-humble-laser-geometry \
                 ros-humble-pointcloud-to-laserscan \
                 ros-humble-nav_msgs \
                 ros-humble-rviz2 \
                 ros-humble-tf2-tools \
                 ros-humble-tf2-ros \
                 ros-humble-pcl-conversions \
                 ros-humble-pcl-msgs \
                 ros-humble-cmake-modules

### 获取 Fast-LIO 及其相关资源

克隆 Fast-LIO GitHub 项目以及所需的其他支持库至工作空间目录下：

cd ~/workspace/src/
git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git
vcs import < fast_lio.repos

这里假设存在一个名为 `fast_lio.repos` 文件用于指定额外所需 Git 存储库的位置。

### 编译过程

进入 Catkin 工作区根路径执行编译命令前，请确认已加载对应版本 ROS 2 的环境变量。

source /opt/ros/humble/setup.bash
colcon build --packages-select fast_lio
source install/local_setup.bash

上述指令会尝试仅针对 FAST_LIO 进行增量式的链接而非复制文件，从而节省磁盘空间的同时加快迭代速度。

### 启动 Fast-LIO

启动节点之前，需准备好传感器数据流（例如 LiDAR 数据），这可以通过实际硬件连接或是利用模拟器如 Gazebo 来提供虚拟化的输入信号。一旦具备有效的测量值来源之后，便可以按照如下方式激活 Fast-LIO:

ros2 launch fast_lio lio.launch.py

此时应该可以在 RViz 中观察到由算法处理后的地图信息以及其他可视化效果。