liangheming/FASTLIO2_ROS2

何を解決するか

このプロジェクトは、FASTLIO2フレームワークのROS2対応版を提供し、ロボットのマッピングとナビゲーションにおけるドリフトを防ぐために、ループクロージャー、再局所化、マップの一貫性最適化の機能を追加した高パフォーマンスなLiDAR-慣性オドメトリ（LIO）を実現します。

動作方法

システムは複数の専門的なコンポーネントを統合しています：

• LIOコア：ROS2 Humble向けに再設計されたFASTLIO2の改訂版。
• ループクロージャー：位置事前情報と反復最近接点（ICP）を用いた検出、GTSAMによるポーズグラフ最適化。
• 一貫性最適化：小規模シーンにはBLAM、大規模シーンにはHBAを用いてマップを精緻化。
• 再局所化：既知のマップ内でのロボット位置を特定するための2段階（粗い→細かい）ICPプロセスを実装。

対象ユーザー

Ubuntu 22.04上でROS2 Humbleを使用している開発者およびロボティクスエンジニアで、マッピングおよび再局所化機能を備えた堅牢なLiDAR-慣性オドメトリシステムが必要な方。

特徴

• ROS2 Humble対応：FASTLIO2の完全なROS2エコシステムへの移行。
• ループクロージャー & PGO：トラジェクトリのドリフトを補正する統合ポーズグラフ最適化。
• 2段階再局所化：高速な位置回復を実現する効率的な粗い→細かいICP。
• スケーラブルなマップ最適化：BLAMとHBAを用いた小規模および大規模シーンの最適化対応。