Fast-Livo2运行成功[源码]

本文详细介绍了在HandBot-S1手持三维扫描仪上成功运行Fast-Livo2的过程。首先，作者描述了设备环境，包括Ubuntu 20.04、ROS noetic以及必要的库如PCL、Eigen和OpenCV的安装与配置。接着，作者分享了Sophus库的安装步骤，并强调了非模板版本的重要性。随后，文章详细说明了Fast-Livo2的编译过程，包括工作空间的解压和编译命令。在运行前，作者还修改了相机的内参和外参配置文件，以确保硬件适配。最后，作者介绍了如何通过远程显示在笔记本上实时查看建图结果，并提供了具体的启动命令和可视化脚本的使用方法。整个过程展示了Fast-Livo2在HandBot-S1上的高效运行和良好的建图效果。 文章详细介绍了在HandBot-S1手持三维扫描仪上成功运行Fast-Livo2的过程。作者首先详细描述了设备环境的配置，包括操作系统选择Ubuntu 20.04，以及安装和配置ROS noetic（机器人操作系统），这是一套用于机器人应用程序开发的开源工具集。为了运行Fast-Livo2，作者还安装并配置了必要的库，包括点云库（PCL）、Eigen库和OpenCV。PCL是处理点云数据的库，Eigen是一个广泛使用的数学模板库，而OpenCV则专注于计算机视觉领域的应用。 文章中还特别提到了Sophus库的安装步骤。Sophus是一个常用于处理多维空间几何问题的库，特别是与机器人运动学和SLAM（同时定位与建图）相关的问题。作者强调了安装非模板版本的重要性，因为这可能涉及到兼容性或者性能优化的问题。接下来，文章详细讲解了Fast-Livo2的编译过程，包括如何解压源码工作空间，以及运行哪些编译命令来成功构建程序。 在运行之前，作者还调整了相机的内参和外参配置文件，以确保与HandBot-S1扫描仪的硬件适配。相机参数的校准是三维视觉系统中非常关键的一步，它关系到扫描结果的精度和可靠性。 文章还介绍了如何通过远程显示在笔记本上实时查看建图结果。作者提供了具体的启动命令和可视化脚本的使用方法。可视化脚本有助于开发者和用户理解建图过程，并且可以实时监控扫描仪的表现和建图质量。 整个过程不仅展示了Fast-Livo2在HandBot-S1上的高效运行，还证明了其良好的建图效果。这为三维扫描和建图领域提供了一个有效的开源解决方案。