FAST_LIO_SAM

FAST_LIO_SAM是一个SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）方法。它是将Fast-lio、Faster-lio和LIO-SAM进行集成，完成了IEKF（Fast_lio）、IVox（Faster_Lio）和GTSAM（LIO-SAM）的SLAM方法。目前，FAST_LIO_SAM只支持MID 70型号的激光雷达。

FAST_LIO_SAM具有一些特点和优化，例如将LIO-SAM的后端GTSAM优化部分移植到FAST-LIO2的代码中，使数据传输处理环节更加清晰。

如果你对FAST_LIO_SAM感兴趣，你可以在相关项目链接faster_lio_sam处了解更多信息，并下载修改编译文件后的版本进行使用。

同时，你也可以在Bilibili_link上观看FAST-LIO-SAM的视频，并在相关的资源代码库中找到FAST_LIO_SAM的源码。

总结来说，FAST_LIO_SAM是一个集成了多个SLAM方法的系统，具有优化和改进的特点，适用于特定型号的激光雷达。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

fast-lio复现

### 如何复现 Fast-LIO SLAM 算法

#### 实验环境配置
为了成功复现 Fast-LIO SLAM 算法，需先搭建合适的开发环境。推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS 和 ROS Noetic 版本作为基础平台[^1]。

sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-noetic-desktop-full
source /opt/ros/noetic/setup.bash

安装必要的依赖库：

sudo apt-get install python3-catkin-tools python3-rosdep ninja-build libpcl-dev

#### 获取源代码
克隆官方 GitHub 仓库获取最新版本的 Fast-LIO 源码:

git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git ~/catkin_ws/src/
cd ~/catkin_ws && catkin_make_isolated --install -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -j$(nproc)
source devel_isolated/setup.bash

#### 数据集准备
Fast-LIO 支持多种传感器数据输入格式，通常建议使用 Kitti 或 EuRoC MAV Dataset 测试集验证效果。下载所需的数据包并解压到指定目录下[^3]:

wget http://robotics.ethz.ch/~asl-datasets/ijrr_euroc_mav_dataset/machine_hall/MH_01_easy/MH_01_easy.zip
unzip MH_01_easy.zip -d ./data/euroc/

#### 参数调整与优化
根据具体应用场景微调参数文件 `config.yaml` 中的关键选项，如最大迭代次数、特征提取阈值等。这些设置直接影响定位精度和运行效率[^4]。

max_num_iterations: 8
feature_extraction_threshold: 0.05

#### 启动节点
通过终端命令启动 Fast-LIO 节点处理离线录制好的 bag 文件或连接真实设备采集实时数据流。

roslaunch fast_lio lio_sam_mapping.launch

对于在线模式，则需要额外配置 IMU 及 Lidar 的驱动程序确保两者同步工作正常。

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fast lio和lio sam算法的优劣对比

Fast LIO 和 LIO-SAM 算法都是用于激光雷达 SLAM 的优秀算法。Fast LIO 算法是一种基于 GPU 的高速优化算法，可以实现高效的地图更新和定位计算。而 LIO-SAM 算法则是一种基于非线性优化的算法，在多种数据模型下都可以取得很好的精度表现。两者在不同场景下适用度不同，Fast LIO 算法适用于实时性要求高的应用，而 LIO-SAM 算法适用于更为复杂的环境下，需要更准确的定位和地图构建。因此，它们的优劣需要根据具体的应用场景来进行评估和比较。