# LIO-SAM

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/sdks/tixiaoshan-lio-sam
> 所属分类：sdks | 最近核验日期：2025-02-14 | 技术层级：L4

## 核心摘要

TixiaoShan 在 GitHub 开源的算法库，主要语言 C++。 LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L4"] |
| `links` | [{"title": "GitHub", "url": "https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM"}] |
| `updated` | 2025-02-14 |
| `repo` | https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM |
| `language` | ["c++"] |
| `pinned_versions` | [{"version_or_sha": "main / 最新稳定分支", "tested_env": "Ubuntu 20.04 LTS + ROS Noetic / C++14 / GTSAM 4.0.x", "notes": "克隆代码到ROS工作空间src目录，安装GTSAM依赖后执行catkin_make编译，核心启动入口为lio_sam_ros.launch。"}] |
| `incompatible_envs` | ["暂不原生支持ROS 2版本，直接在ROS 2环境编译会存在接口缺失问题。", "GTSAM版本高于4.1时会出现接口不兼容，导致编译失败。"] |
| `repo_stats` | {"stars": 4940, "forks": 1528, "as_of": "2026-10-13"} |
| `tool_type` | library |
| `overview_sources` | ["https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM"] |

## 技术详解与生态说明

LIO-SAM是TixiaoShan开源的激光惯性里程计算法库，属于多传感器融合定位建图工具，核心开发语言为C++，核心功能模块涵盖紧耦合激光-IMU数据预积分、因子图优化、平滑建图与里程计解算，通过融合激光点云与惯性测量数据，可实现低漂移的6自由度位姿估计与环境点云构建。

该工具适配机器人L4层级的SLAM导航技术栈，不绑定特定硬件机型，开发者可通过ROS生态接口集成，对接搭载3D激光雷达与IMU的移动机器人、无人机等平台，为自主导航任务提供高精度的位姿输出与全局点云地图支撑。

## 原始核验来源 (Sources)

- [GitHub TixiaoShan/LIO-SAM](https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM)