Fast-livo2 gazebo仿真实践记录

mmq在路上2025-12-23 12:52

前言

记录fast-livo2的仿真主要修改一些参数

config

config文件夹里有雷达和相机的yaml文件，主要是内参

相机

bash 复制代码

rostopic echo -n 1 /camera/color/camera_info > camera_info.yaml

运行这个代码出现相机的yaml文件

K = | fx 0 cx |

| 0 fy cy |

| 0 0 1 |

畸变看D

主要看k然后填写，同时确认分辨率的问题，我的是640x480，还有1280的这个需要修改

雷达

接下来解决雷达yaml文件的参数

这里我的TF坐标没有出来信息，只能根据sdf进行估计

使用TF：

bash 复制代码

rosrun tf tf_echo camera_link lidar_link

还可以找插件

bash 复制代码

ignition::math::Pose3d sensor_pose;

自己估计

bash 复制代码

<link name='/imu_link'>
  <pose>0 0 0 0 0 0</pose>
</link>

<joint name='/imu_joint' type='revolute'>
  <parent>base_link</parent>
  <child>/imu_link</child>
</joint>

IMU 和 base_link 完全重合

bash 复制代码

<include>
  <uri>model://D435i</uri>
  <pose>0.12 0 0 1.5708 0 1.5708</pose>
</include>

<joint name="realsense_camera_joint" type="fixed">
  <parent>iris::base_link</parent>
  <child>D435i::camera_link</child>
</joint>

bash 复制代码

<include>
  <uri>model://Mid360</uri>
  <pose>0 0 0.05 0 0 0</pose>
</include>

<joint name="livox_joint" type="fixed">
  <parent>iris::base_link</parent>
  <child>Mid360::livox_base</child>
</joint>

相机和IMU：

bash 复制代码

extrinsic_T: [0.12, 0.0, 0.0]

接下来就是计算，这个是仿真粗略标定

基本上就是这个简单实现