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无人机避障:Mid360+Fast-lio 感知建图+Ego-planner 运动规划

综述由AI生成介绍基于 Xavier-nx 平台、Ubuntu 18.04 系统及 ROS Melodic 环境下的无人机避障方案。使用 Livox Mid-360 激光雷达进行数据采集,通过 Fast-LIO 算法实现点云感知与建图,并结合 Ego-planner 进行运动规划。文中详细展示了雷达数据读取、Fast-LIO 节点启动配置及话题验证步骤,为相关开发提供基础参考。

樱花落尽发布于 2026/4/6更新于 2026/5/1623 浏览
无人机避障:Mid360+Fast-lio 感知建图+Ego-planner 运动规划

电脑配置:Xavier-nx、ubuntu 18.04、ros melodic

激光雷达:Livox_Mid-360

结果展示:左边 Mid360+Fast-lio 感知建图,右边 Ego-planner 运动规划

文章配图

1. 读取雷达数据并显示

查看雷达数据话题 (imu 及 lidar)

文章配图

2. 复现 Fast-LIO

启动 Fast-LIO 节点

由于此处不需要建图,因此不打开 rviz,launch 文件如下修改:

<launch> <!-- Launch file for Livox MID360 LiDAR --> <arg name="rviz" default="true" /> <rosparam command="load" file="$(find fast_lio)/config/mid360.yaml" /> <param name="feature_extract_enable" type="bool" value="0"/> <!-- 100HZ 的 bag point_filter_num 建议设置为 1; 10HZ 的 bag 建议设置为 2 或 3 --> <param name="point_filter_num" type="int" value="3"/> <param name="max_iteration" type="int" value="3" /> <param name="filter_size_surf" type="double" value="0.5" /> <param name="filter_size_map" type="double" value="0.5" /> <param name="cube_side_length" type="double" value="1000" /> <param name="runtime_pos_log_enable" type="bool" value="0" /> <node pkg="fast_lio" type="fastlio_mapping" name="laserMapping" output="screen" /> <!-- <group if="$(arg rviz)"> <node launch-prefix="nice" pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d $(find fast_lio)/rviz_cfg/loam_livox.rviz" /> </group> --> </launch>

运行命令

roslaunch fast_lio mapping_mid360.launch

检查话题列表

rostopic list

文章配图

验证关键话题 (/Odometry 与 /cloud_registered)

目录

  1. 1. 读取雷达数据并显示
  2. 查看雷达数据话题 (imu 及 lidar)
  3. 2. 复现 Fast-LIO
  4. 启动 Fast-LIO 节点
  5. 运行命令
  6. 检查话题列表
  7. 验证关键话题 (/Odometry 与 /cloud_registered)
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