FASTLIO2_ROS2 在 Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble 下配置指南

FASTLIO2_ROS2 在 Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble 下配置指南

项目地址：https://github.com/liangheming/FASTLIO2_ROS2

一、先说结论

这个项目不是简单地把原始 FAST-LIO2 从 ROS1 搬到 ROS2。它在原始 FAST-LIO2 的基础上加了回环检测、重定位、地图优化三个大模块，相当于一个完整的 SLAM 方案了。

二、依赖一览

必须装的东西：

下面一步步来。

三、安装依赖

3.1 基础依赖

sudo apt update
sudo apt install libpcl-dev libeigen3-dev libboost-all-dev

3.2 编译 Sophus

注意版本，要用 1.22.10，而且要关掉 fmt 依赖，不然会报错。

git clone https://github.com/strasdat/Sophus.git
cd Sophus
git checkout 1.22.10
mkdir build && cd build
cmake .. -DSOPHUS_USE_BASIC_LOGGING=ON
make -j$(nproc)
sudo make install

-DSOPHUS_USE_BASIC_LOGGING=ON 这个参数必须加，不然新的 Sophus 依赖 fmt 库，编译会炸。

3.3 编译 GTSAM

回环检测和位姿图优化用的是 GTSAM。

git clone https://github.com/borglab/gtsam.git
cd gtsam
mkdir build && cd build
cmake .. -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF
make -j$(nproc)
sudo make install

-DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF 建议关掉，不然在某些机器上会有指令集不兼容的问题。

3.4 编译 Livox-SDK2

git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK2.git
cd Livox-SDK2
mkdir build && cd build
cmake .. && make -j$(nproc)
sudo make install
sudo ldconfig

3.5 编译 livox_ros_driver2

这个不能直接用 colcon build，要用它自带的 build.sh 脚本。

mkdir -p ~/ws_livox/src
git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver2.git ~/ws_livox/src/livox_ros_driver2
cd ~/ws_livox/src/livox_ros_driver2
source /opt/ros/humble/setup.bash
./build.sh humble

编译完之后，记得 source：

cd ~/ws_livox
source install/setup.bash

建议加到 ~/.bashrc 里，省得每次都手动 source。

四、编译 FASTLIO2_ROS2

4.1 创建工作空间

mkdir -p ~/fastlio2_ws/src
cd ~/fastlio2_ws/src
git clone https://github.com/liangheming/FASTLIO2_ROS2.git

4.2 编译

cd ~/fastlio2_ws
source /opt/ros/humble/setup.bash
source ~/ws_livox/install/setup.bash
colcon build

编译通过就完事了。

五、跑起来

5.0 数据来源：实时驱动 vs 录包回放

Mid360 的数据有两种搞法，二选一：

方式一：实时驱动 Mid360

直接连雷达，让 Mid360 实时发数据，FAST-LIO 实时算。适合现场调试、实时建图。

# 启动 Mid360 驱动（发布 /livox/lidar 和 /livox/imu 两个话题）
source ~/ws_livox/install/setup.bash
ros2 launch livox_ros_driver2 msg_MID360_launch.py

驱动起来后，Mid360 会发布两个核心话题：

• /livox/lidar — 点云数据（CustomMsg 格式）
• /livox/imu — IMU 数据

确认一下话题有没有：

ros2 topic list

看到这俩话题就对了，然后直接启动下面的 FAST-LIO 节点就行。

方式二：先录 bag，再回放

先把数据录下来，回来再慢慢调参数、跑回环、跑优化。适合数据采集、算法调试。

录包（只录两个核心话题就够了，省空间）：

source ~/ws_livox/install/setup.bash
ros2 launch livox_ros_driver2 msg_MID360_launch.py

另开一个终端录包：

ros2 bag record /livox/lidar /livox/imu -o mid360_data

录完 Ctrl+C 停。回放的时候：

ros2 bag play mid360_data

然后启动 FAST-LIO、PGO、HBA 什么的都行，想跑多少遍跑多少遍。

5.1 纯激光惯性里程计

source ~/fastlio2_ws/install/setup.bash
ros2 launch fastlio2 lio_launch.py

然后播放 bag：

ros2 bag play your_bag_file

5.2 里程计 + 回环

先启动回环节点：

ros2 launch pgo pgo_launch.py
ros2 bag play your_bag_file

保存地图：

ros2 service call /pgo/save_maps interface/srv/SaveMaps "{file_path: 'your_save_dir', save_patches: true}"

save_patches 设为 true，后面要用 HBA 优化地图的话需要这个。

5.3 重定位

启动重定位节点：

ros2 launch localizer localizer_launch.py

设置初始位姿：

ros2 service call /localizer/relocalize interface/srv/Relocalize "{pcd_path: 'your_map.pcd', x: 0.0, y: 0.0, z: 0.0, yaw: 0.0, pitch: 0.0, roll: 0.0}"

检查重定位结果：

ros2 service call /localizer/relocalize_check interface/srv/IsValid "{code: 0}"

5.4 一致性地图优化

小场景用 BLAM，大场景用 HBA。

ros2 launch hba hba_launch.py

调用优化服务：

ros2 service call /hba/refine_map interface/srv/RefineMap "{maps_path: 'your maps directory'}"

六、和原始 FAST-LIO2 的区别

原始 FAST-LIO2 仓库：https://github.com/hku-mars/FAST_LIO

6.1 总体对比

6.2 具体说一下加了什么

1. 回环检测（PGO 节点）

• 原始 FAST-LIO2 是纯里程计，跑久了漂移是必然的
• 这个版本加了位置先验 + ICP 的回环检测
• 检测到回环后用 GTSAM 做位姿图优化，修正累积误差

2. 重定位（Localizer 节点）

• 原始 FAST-LIO2 没有重定位功能，每次都得重新开始
• 这个版本支持加载已有的 PCD 地图，通过两阶段 ICP 进行重定位
• 先粗配准再精配准，给定初始位姿后就能在已有地图上继续跑

3. 一致性地图优化（HBA/BLAM）

• 原始 FAST-LIO2 的地图就是 LIO 直接堆出来的，点云一致性一般
• 这个版本集成了 BLAM（小场景）和 HBA（大场景）两种地图优化方法
• 优化后的地图点云更规整，更适合后续使用

4. ROS2 重构

• 代码从 ROS1 重构到 ROS2 Humble
• launch 文件从 xml 改成了 python
• 消息类型、参数机制全部换成 ROS2 的

6.3 性能方面的坑

作者自己在 README 里说了：由于 ROS2 的 timer、subscriber、service 回调都跑在同一个线程里，电脑性能不行的时候会出现阻塞。建议把耗时的回调（比如主循环的 timerCB）单独放一个线程里。

这个问题在 ROS1 里其实也有，但 ROS2 的执行器模型默认是单线程的，更容易暴露出来。

七、常见坑

八、总结

这个项目本质上是把 FAST-LIO2 作为前端，然后在上面加了一套完整的 SLAM 后端。如果你只是需要一个激光惯性里程计，用原版 FAST-LIO2 也行；如果你需要回环、重定位、地图优化这些完整 SLAM 功能，这个 ROS2 版本值得一试。