# FAST-LIVO2

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/sdks/hku-mars-fast-livo2
> 所属分类：sdks | 最近核验日期：2026-03-08 | 技术层级：L4

## 核心摘要

hku-mars 在 GitHub 开源的算法库，主要语言 C++。 FAST-LIVO2: Fast, Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L4"] |
| `links` | [{"title": "GitHub", "url": "https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO2"}] |
| `updated` | 2026-03-08 |
| `repo` | https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO2 |
| `language` | ["c++"] |
| `pinned_versions` | [{"version_or_sha": "main / 最新稳定分支，当前无官方标注版本号以主分支为准", "tested_env": "Ubuntu 20.04 LTS / Ubuntu 22.04 LTS + ROS Noetic / ROS 2 Humble + C++17 编译器 + PCL 1.10+ + OpenCV 4.x + Eigen 3.3+", "notes": "克隆仓库后修改CMakeLists.txt适配ROS版本，catkin_make或colcon build编译，通过订阅传感器数据topic即可运行定位"}] |
| `incompatible_envs` | ["不支持Windows原生运行，仅可通过WSL2虚拟环境部署且性能损耗较大", "低于Ubuntu 18.04的系统版本缺少依赖库最低版本支持，无法正常编译"] |
| `repo_stats` | {"stars": 4740, "forks": 868, "as_of": "2026-10-13"} |
| `tool_type` | library |
| `overview_sources` | ["https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO2"] |

## 技术详解与生态说明

FAST-LIVO2是香港大学火星实验室开源的激光-惯性-视觉融合里程计算法库，属于SLAM算法类工具链，主要开发语言为C++。该项目主打快速直接的多传感器融合位姿估计，核心模块包含激光点云特征提取、视觉光度直接对齐、多传感器紧耦合状态优化，可在低算力平台实现实时的高鲁棒性位姿输出。

该算法库适配SLAM导航技术栈层级，针对多传感器融合定位场景优化，无特定绑定机器人本体，开发者可通过C++接口链接库文件，接入结构化/非结构化场景下的激光、IMU、视觉三类传感器数据，即可快速部署实现无GPS环境下的6自由度位姿估计，支持移动机器人、无人机等载体的自主定位需求。

## 原始核验来源 (Sources)

- [GitHub hku-mars/FAST-LIVO2](https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO2)