根据官方信息FAST-LIVO2 主要基于ROS1官方推荐的系统是Ubuntu 18.04 至 20.04我在虚拟机上复现的是基于ROS2系统是Ubuntu 24.04-jazzy声明纯小白记录自己的学习。研0导师要求熟悉这个框架于是自己跑去虚拟机复现。把自己的数据集复现过程和相关依赖包分享出来---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| 项目 | 要求 || 操作系统 | Ubuntu 24.04 LTS || ROS2 版本 | Jazzy || Python | 3.12 || 内存 | ≥ 8GB || 显卡 | ≥ NVIDIA GTX 1060可选用于 RViz2 可视化 |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------你需要收到以下文件1. fast_livo_source.tar.gz — 源代码约 302MB2. CBD_Building_01.bag 或 CBD_Building_02.bag — 数据集步骤 1安装依赖# 1. 安装 ROS2 Jazzysudo apt update sudo apt install -y ros-jazzy-desktop# 2. 安装系统依赖sudo apt install -y \ ros-jazzy-pcl-ros \ ros-jazzy-libg2o \ ros-jazzy-livox-ros-driver2 \ python3-pip# 3. 安装 Python 依赖pip3 install rosbags步骤 2解压文件# 创建工作区mkdir -p fast_livo_ws/src cd fast_livo_ws# 解压源代码tar -xzvf /path/to/fast_livo_source.tar.gz压缩包已上传# 解压数据集到 bags/ 目录mkdir -p bags# 数据集链接通过网盘分享的文件fastlivo2 链接: https://pan.baidu.com/s/1bWjqFFMm_nQkAuYVSmG2jQ?pwdnivp 提取码: nivp --来自百度网盘超级会员v4的分享关于数据集需要使用python工具转换成.macp格式-----数据集也是网上找的最后就是编译项目和运行项目然后采用RViz2 可视化这点就不过多介绍了。------------------以上出现报错请用AI解决问题我也是用AI解决的Trae CN真好用----------------------