LIO-SAM

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

SDKTixiaoShanLIO-SAM

开发工具档案怎么用、适配哪些机型、哪些环境验证过

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

算法库c++更新于 2025-02-14

概述

这个开发工具的核心职责、所属技术栈与硬件生态定位。

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。

工具分类、开发语言、GitHub 社区活跃度与环境要求。

源码克隆、构建方式、已验证系统环境与版本更新记录。

git clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.git
cd LIO-SAM
# CMake 构建工程
mkdir -p build && cd build
cmake .. && make -j$(nproc)

版本 / 分支	验证环境	接入说明
main / 最新稳定分支	Ubuntu 20.04 LTS + ROS Noetic / C++14 / GTSAM 4.0.x	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。

支持接入该 SDK、ROS 驱动或仿真资产的机器人本体。

尚未收录适配机型。

同一厂商开源的配套仓库或同技术栈开发工具。

本页事实对应的公开页面，以原文为准。