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踩坑GitHub hku-mars/FAST_LIO2023-11-24

FAST_LIO+Mid360长时间运行里程计漂移与Integer indices overflow ​

针对FAST_LIO配Mid360长时间运行后里程计发散及索引溢出，通过增大降采样体素、blind参数及点云频率可显著延长稳定时间。

AI 整理
  • 本体 SDK 与控制
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本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：Odometry Drifted with error Integer indices would overflow（GitHub hku-mars/FAST_LIO #280）

状态：有绕过办法

问题 ​

使用Livox Mid360运行FAST_LIO约30分钟至1小时后，出现Integer indices would overflow报错，里程计估计值突增导致机器人漂移出地图。即使车辆静止，TF也会随时间累积发生漂移，且伴随Message Filter dropping message时间戳异常日志，疑似iKD-Tree搜索效率下降或时间同步误差累积所致。

环境 ​

传感器：Livox Mid360；算法：FAST_LIO2 / FAST-LIO-SAM；驱动：livox_ros_driver2；场景：室内底盘车/无人机；ROS2环境。

解决办法 ​

  1. 增大 filter_size_surf 和 filter_size_map 参数（如从0.1调至0.5甚至0.8），降低iKD-Tree地图增长速率以缓解搜索不稳定。
  2. 将预处理参数 blind 设置为0.5，滤除近处噪声点云以提升长时间运行稳定性。
  3. 修改 livox_ros_driver2 配置，将点云发布频率提高一倍（如从默认值提升），实测可使连续稳定运行时间翻倍。
  4. 检查并校准雷达与主机时间同步，排查 time_sync_en 及 time_offset_lidar_to_imu 配置，消除因时间误差累积导致的TF漂移。
  5. 注意上述方法仅为缓解措施，若场景对精度要求极高或运行时长超过数小时，仍需评估iKD-Tree内存管理或更换建图后端。

讨论原作者：@gzw1101 等，版权归原作者所有。

来源

本页事实对应的公开页面，以原文为准。

  1. GitHub hku-mars/FAST_LIO #280：Odometry Drifted with error Integer indices would overflow访问 2026-10-27