FAST-LIO2導入

概要

IROS2022のSLAM発表をまとめている中でFAST-LIO2がかなり性能がよさそうなのでサンプルを動かすまでやってみる。

事前準備

• ホストPCのスペック
  • Ubuntu20.04
  • CPU Ryzen 3600
  • GPU RTX 3060
  • Memory 32GB
    • 巨大なrosbagファイルで動かすと32GBだと足りない可能性がある。64GBあると安心
• ROS melodic以降に対応とのことなので、今回はautoware.aiのDockerコンテナーを使用する。
  • ROS1の実行環境を整えるには一番簡単な気がする。
  • 導入はhttps://zenn.dev/karaage0703/articles/cbc319a2a76fe1等を参照するとよい。

インストール

• 公式サイトの手順に従う。
• 特に詰まることはないはずだが、念の為インストール手順を以下に記す。

# コンテナーに入る
# コマンド例. docker exec -it コンテナー名 bash
# rosコマンドが通らない場合はsource /tmp/entrypoint.shを打ち込む
# PCL, Eigenはコンテナーにインストール済みのためパス。
# Livox SDKのインストール
cd /tmp
git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK.git
cd Livox-SDK
cd build && cmake ..
make
sudo make install

# livox_ros_driverの導入
# autowareのコンテナーならshared_dirディレクトリを作成しているはずなので、その中で作業する。
cd ~/shared_dir
git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver.git ws_livox/src
cd ws_livox
catkin_make
source ./devel/setup.sh

#FAST-LIOの導入
git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git
cd FAST_LIO
git submodule update --init
cd ../..
catkin_make
source devel/setup.bash
# 以下のコマンドでエラーなくrvizが立ち上がればインストール完了
roslaunch fast_lio mapping_avia.launch

サンプル実行

• 公式サイトにサンプルRosbagが用意されており、使用方法も記載されている。
• インストールが正常に完了していれば問題なく動作するはず。
• ただ、velodyneのサンプルの中にはトピック名の変更が必要なものがあった。
• その場合、トピック名を/laserMappingノードが要求する形に変更するコードをlaunchファイル等に記入してやれば動作する。
  • 追記
    • 見逃していたが、公式サイトにconfig/velodyne.yamlの当該トピック名を更新すればいいという記載あり。

<!--lidarとimuのトピックを/laserMappingが要求する名前に変更-->
<!--以下はvelodyneサンプルで遭遇したときに、mapping_velodyne.launchに記入した例-->
<node pkg="topic_tools" name="relay_lidar" type="relay" args="/points_raw /velodyne_points"/>
<node pkg="topic_tools" name="relay_imu" type="relay" args="/imu_raw /imu/data"/>