在机器人与自动驾驶领域，激光 SLAM 的实时性和精度直接决定系统性能，Fast-LIO 凭借轻量、高效的特性成为热门选择，而 Livox MID360 激光雷达则以高帧率、大视场角优势适配各类场景。本文基于 RK3588 开发板 + Ubuntu20.04 环境，实测 Fast-LIO 结合 MID360 的 SLAM 部署流程，完整还原从启动节点到数据录制、回放的全流程，为同类硬件适配提供参考。

一、环境基础

硬件平台：RK3588 开发板（Ubuntu20.04 系统）核心组件：Fast-LIO（激光 SLAM 算法）、Livox ROS Driver2（MID360 驱动）、ROS Noetic传感器：Livox MID360 激光雷达

二、核心操作流程

步骤 1：启动 Fast-LIO 建图节点（终端 1）

首先需加载 ROS 工作空间环境变量，启动 Fast-LIO 针对 MID360 的建图 launch 文件，该文件已适配 MID360 的点云格式与参数配置：

source devel/setup.bash
roslaunch fast_lio mapping_mid360.launch

步骤 2：启动 Livox MID360 驱动节点（终端 2）

单独启动雷达驱动节点，确保 MID360 的点云数据能通过 ROS 话题正常发布，与 Fast-LIO 节点完成数据通信：

source devel/setup.bash
roslaunch livox_ros_driver2 msg_MID360.launch

步骤 3：录制 ROS 话题数据（终端 3）

为留存实测数据、便于后续复现与分析，启动 rosbag 全量录制所有话题（也可指定话题以减小文件体积）：

rosbag record -a

三、实测效果展示

完成上述节点启动后，Fast-LIO 可实时接收 MID360 的点云数据并完成建图，实测建图效果如下：

从建图结果可见，场景特征还原完整，点云拼接无明显漂移，在 RK3588 平台下满足实时性要求。

四、数据回放验证

实测完成后，可通过 rosbag 回放录制的数据包，复现建图过程或验证算法鲁棒性，指令如下：

rosbag play xx.bag  # 替换xx.bag为实际录制的数据包名称

五、小结

本次在 RK3588+Ubuntu20.04 环境下，完成了 Fast-LIO 与 Livox MID360 的端到端部署验证，核心流程简洁且可复现。需注意的是，实际部署时需根据硬件场景微调 launch 文件中的雷达参数、算法帧率阈值等，以适配不同应用场景的精度与实时性需求。