FAST-LIO 技术解析：原理、改进与开源实现

一、背景与定位

FAST-LIO 是香港大学 MaRS 实验室提出的一套激光雷达惯性里程计（LiDAR-Inertial Odometry，LIO）方案。该系列有两篇主要工作：第一篇发表于 IEEE Robotics and Automation Letters（RA-L），题为 FAST-LIO: A Fast, Robust LiDAR-inertial Odometry Package by Tightly-Coupled Iterated Kalman Filter（作者 Wei Xu, Fu Zhang）；第二篇发表于 IEEE Transactions on Robotics（TRO），题为 *FAST-LIO2: Fast Direct LiDAR-inertial Odometry*（作者 Wei Xu, Yixi Cai, Dongjiao He, Jiarong Lin, Fu Zhang）。

该方案主打高计算效率和高鲁棒性，能够在普通机载计算机上实时运行。与松耦合方案（如 LIO-SAM）不同，FAST-LIO 采用紧耦合的迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF），将 IMU 和 LiDAR 数据在同一状态向量中融合。

二、核心算法模块

根据作者公开的论文和代码（GitHub: hku-mars/FAST_LIO 和 hku-mars/FAST_LIO2），系统分为以下几个关键模块：

2.1 IMU 前向传播

IMU 以 100–400 Hz 的频率输出角速度和加速