FAST-LIO 算法对接指南

1. 算法选型：FAST-LIO2

• 核心突破：
  • 直接点云配准：利用原始点云与地图匹配，不提取特征。
  • 增量 ikd-Tree：支持点云地图的高效增量更新。
• 优点：计算效率高，适合 X2 Ultra 实时建图。

2. 系统对接流程

阶段一：点亮 FAST-LIO (当前阶段)

让算法成功接收点云和 IMU 数据。

• Launch 修改：配置正确的话题名。
  • 点云：/aima/hal/sensor/lidar_chest_front/decoded_pointcloud
  • IMU：/aima/hal/sensor/lidar_chest_front/imu
• 外参 TF 确认：配置 lidar_imu_chest_front 坐标系。

阶段二：坐标系与 TF 对齐

确保建图不倾斜、不飘移。

• 确认机器人是否发布了 base_link -> lidar_chest_front 的 TF。
• 否则需使用 static_transform_publisher 发布静态外参。

阶段三：实战建图与保存

• 推车测试：缓慢移动机器人，观察 Rviz 中的点云重叠。
• 保存地图：通过 std_srvs/srv/Trigger 触发 save_map 服务。

3. 常见问题排错

• Points num 为 0：检查话题名是否拼错或 QoS 是否匹配。
• Fixed Frame 选错：Rviz 必须将 Fixed Frame 设置为 camera_init。
• 地图漂移：外参估计配置错误，应关闭 extrinsic_est_en。