Fast_Livo2 虚拟机数据集复现

根据官方信息，FAST-LIVO2 主要基于ROS1，官方推荐的系统是Ubuntu 18.04 至 20.04

我在虚拟机上复现的是基于ROS2，系统是Ubuntu 24.04-jazzy

声明：纯小白记录自己的学习。研0，导师要求熟悉这个框架于是自己跑去虚拟机复现。把自己的数据集复现过程和相关依赖包分享出来

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| 项目 | 要求 |

| 操作系统 | Ubuntu 24.04 LTS |

| ROS2 版本 | Jazzy |

| Python | 3.12 |

| 内存 | ≥ 8GB |

| 显卡 | ≥ NVIDIA GTX 1060（可选，用于 RViz2 可视化） |

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你需要收到以下文件：

1. `fast_livo_source.tar.gz` — 源代码（约 302MB）

2. `CBD_Building_01.bag` 或 `CBD_Building_02.bag` — 数据集

步骤 1：安装依赖

# 1. 安装 ROS2 Jazzy

sudo apt update && sudo apt install -y ros-jazzy-desktop

# 2. 安装系统依赖

sudo apt install -y \ ros-jazzy-pcl-ros \ ros-jazzy-libg2o \ ros-jazzy-livox-ros-driver2 \ python3-pip

# 3. 安装 Python 依赖

pip3 install rosbags

步骤 2：解压文件

# 创建工作区

mkdir -p fast_livo_ws/src cd fast_livo_ws

# 解压源代码

tar -xzvf /path/to/fast_livo_source.tar.gz（压缩包已上传）

# 解压数据集到 bags/ 目录

mkdir -p bags

# 数据集链接

通过网盘分享的文件：fastlivo2 链接: https://pan.baidu.com/s/1bWjqFFMm_nQkAuYVSmG2jQ?pwd=nivp 提取码: nivp --来自百度网盘超级会员v4的分享

关于数据集，需要使用python工具转换成.macp格式-----数据集也是网上找的

最后就是编译项目和运行项目，然后采用RViz2 可视化，这点就不过多介绍了。

------------------以上出现报错请用AI解决问题，我也是用AI解决的，Trae CN真好用----------------------