参考资料
- ZJU-FAST-Lab/ego-planner
- 【完结】从 0 制作自主空中机器人 | 开源 | 浙江大学 Fast-Lab
硬件选型
本次搭建选用的核心硬件如下，兼顾算力与飞行稳定性：
- 主控板：OrangePi 5 MAX 或 Intel NUC（负责视觉处理与规划）
- 飞控：Holybro Pixhawk 6C
- 深度相机：Intel RealSense D435i
- 电池：4S 2300mAh 45C
- 电机：HKSRC 2205-2450KV / T-Motor V2306-2400KV
- 电调：HSKRC 45A / Formula 32 bit 45A
- 螺旋桨：乾丰 51466 V2 三叶五寸桨
备选方案：怪象 35 机架，银燕 2004 2000kv，d90 三叶桨，微空 micoair743 飞控，微空 50a 电调，4s 或 6s 锂电池。
软件环境部署
1. 克隆项目
首先获取 Fast-Drone-250 项目源码。如果 git clone 受限，可直接下载 ZIP 包解压。
git clone https://github.com/ZJU-FAST-Lab/Fast-Drone-250
cd Fast-Drone-250/
2. 安装 RealSense 驱动
确保深度相机能被系统识别，需要添加 Intel 官方源并安装相关库。
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE
sudo add-apt-repository "deb https://librealsense.intel.com/Debian/apt-repo $(lsb_release -cs) main" -u
sudo apt-get install librealsense2-dkms librealsense2-utils librealsense2-dev librealsense2-dbg
安装完成后，运行 realsense-viewer 验证相机是否正常加载。
3. 编译依赖库
EGOPlanner 强依赖 Ceres Solver、glog 等数学库。建议解压项目附带的 3rd_party.zip 后手动编译。
进入 glog 目录：
cd glog
./autogen.sh && ./configure && make && sudo make install
同时安装系统级依赖：
sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev
