Livox MID360 + FAST-LIO ROS2 工作流水线

概述

本文档总结了 Livox MID360 + FAST-LIO ROS2 的工作流水线，包括：

Livox MID360 LiDAR 驱动
FAST-LIO SLAM 实时建图
RViz 可视化
临时 TF 补丁（当 TF 树缺失时）

本配置功能可用，但因当前 FAST-LIO 配置中缺少自动 TF 发布，尚未达到生产级标准。

1. 工作空间初始化

始终从干净的 ROS2 环境开始：

cd ~/slam_ws
source install/setup.bash

加载 ROS2 工作空间
确保所有自定义包可用

2. 启动 Livox LiDAR 驱动

ros2 launch livox_ros_driver2 msg_MID360_launch.py

预期话题：
/livox/lidar
/livox/imu

验证数据流：

ros2 topic echo /livox/lidar --no-arr

确认 LiDAR 正在正确发布点云数据。

3. 启动 FAST-LIO SLAM

ros2 launch fast_lio mapping.launch.py

预期话题：
/cloud_registered
/cloud_registered_body
/laser_mapping node running

核心 SLAM 系统功能：
• 执行 LiDAR-惯性里程计
• 实时构建局部地图

4. 检查 SLAM 输出

ros2 topic list | grep cloud

/cloud_registered
/cloud_registered_body

检查数据流：

ros2 topic echo /cloud_registered --once

5. TF 系统状态

ros2 topic list | grep tf
ros2 topic echo /tf --once

已知问题（本配置中）：
• /tf 为空
• view_frames 无树输出
原因： FAST-LIO 不发布完整的 TF 树 (map → odom → base_link)

6. 临时修复（手动 TF 补丁）

为使 RViz 正常工作：

ros2 run tf2_ros static_transform_publisher 0 0 0 0 0 0 map livox_frame

效果： 创建 map → livox_frame 的伪变换

使 RViz 能够：
• 正确显示点云
• 分配有效的固定坐标系
• 可视化 SLAM 输出

重要提醒：
这是 临时方案，并非真正的 SLAM TF 解决方案。
局限性：
• 无真实里程计链
• 无动态地图帧更新
• 不适用于完整的自主导航流水线

7. RViz 设置

rviz2

推荐设置：
Fixed Frame: livox_frame

显示内容：
• PointCloud2 → /cloud_registered
• Grid
• TF (本配置中会不完整)

8. 系统总结

工作组件：
Livox MID360 数据流
FAST-LIO SLAM 计算
点云生成
RViz 可视化

待改进：
• TF 树不完整
• 需要手动发布静态 TF
• 不适合生产级自主导航

图：FAST-LIO 实时点云输出 (RViz 可视化)

完整工作流程

1. 工作空间初始化 ↓ 2. Livox LiDAR Driver (msg_MID360_launch.py) ↓ 3. FAST-LIO SLAM (mapping.launch.py) ↓ 4. 检查话题 (/cloud_registered, /livox/lidar) ↓ 5. TF 补丁 (static_transform_publisher) ↓ 6. RViz 可视化 (Fixed Frame: livox_frame)

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