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Point-LIO

模块定位

Point-LIO 是当前系统的主激光惯性里程计模块，负责：

  • 订阅 /livox/lidar 与 /livox/imu
  • 输出 /odom
  • 发布 odom -> base_link
  • 输出 /cloud_registered
  • 输出 /cloud_registered_body
  • 输出 /map_cloud

当前仓库中的 Point-LIO 只保留 MID360 这一种硬件配置。

当前使用的配置文件

  • 子模块配置：mid360.yaml
  • 建图配置：mid360_mapping.yaml
  • VNV 默认在线建图配置：venom_bringup/config/examples/point_lio_mapping.yaml
  • VNV 纯在线里程计配置：venom_bringup/config/examples/point_lio_online_odom.yaml
  • VNV 在线里程计 + 异步地图配置：venom_bringup/config/examples/point_lio_online_async_map.yaml
  • VNV 离线导图配置：venom_bringup/config/examples/point_lio_offline_map.yaml

当前运行模式

Point-LIO 当前按 lio.operation_mode 区分三种模式：

模式 典型配置 作用
online_odom point_lio_online_odom.yaml 面向实时里程计输出，尽量降低地图发布和 PCD 保存负载；代码会强制关闭 PCD 保存。
online_odom_async_map point_lio_mapping.yaml、point_lio_online_async_map.yaml 里程计主线程保持实时，地图发布 / PCD 缓存交给异步地图线程处理，是当前在线建图联调默认模式。
offline_map point_lio_offline_map.yaml 从 lio.offline.bag_path 指定的 rosbag2 读取数据，离线生成地图，并按 lio.offline.output_pcd_path 保存。

当前常用启动入口：

cd ~/venom_ws
source install/setup.bash
ros2 launch venom_bringup mid360_point_lio.launch.py

如果想显式使用异步地图配置入口：

cd ~/venom_ws
source install/setup.bash
ros2 launch venom_bringup mid360_point_lio_async_map.launch.py

如果只需要高实时性 odom，不需要地图发布和 PCD 保存：

cd ~/venom_ws
source install/setup.bash
ros2 launch venom_bringup mid360_point_lio_odom.launch.py

离线导图入口需要指定 rosbag2 目录：

cd ~/venom_ws
source install/setup.bash
ros2 launch venom_bringup mid360_point_lio_offline_map.launch.py \
  bag_path:=/absolute/path/to/rosbag2_dir \
  output_pcd_path:=/absolute/path/to/offline_map.pcd

如果要替换配置文件，可覆盖 point_lio_cfg：

cd ~/venom_ws
source install/setup.bash
ros2 launch venom_bringup mid360_point_lio.launch.py \
  point_lio_cfg:=/absolute/path/to/point_lio_online_async_map.yaml

运行提示与告警

最近的 Point-LIO 子模块已经加入运行时提示和告警，这些信息不是普通日志噪声，而是现场调参和排障时要优先看的状态信号。

初始化阶段提示

启动后如果看到下面两类提示，应让雷达和 IMU 保持静止：

  • Point-LIO IMU initialization started. Keep the LiDAR-IMU device stationary...
  • Building Point-LIO initial local map. Keep the LiDAR-IMU device stationary...

看到 Point-LIO initial local map is ready. Odometry tracking has started... 之后，才表示初始局部地图已经建立，正常移动才是安全的。

如果初始化阶段移动设备，最常见的后果是重力方向、IMU bias 或初始局部地图不稳，后续会表现为 odom 漂移、姿态跳变或局部地图扭曲。

实时队列告警

日志关键字 含义 处理方向
Point-LIO realtime warning: dropped old LiDAR frame(s) 在线模式下 LiDAR 队列超过 lio.realtime.max_lidar_queue，旧帧被丢弃以避免延迟无限积压。 降低点云负载、确认 CPU 负载、适当增大队列，或改用更轻的 online_odom 配置。
Point-LIO realtime warning: dropped old IMU sample(s) IMU 队列超过 lio.realtime.max_imu_queue，旧 IMU 数据被丢弃。 检查 IMU 发布频率是否异常、系统是否卡顿、DDS/进程是否抢占严重。
Point-LIO async map warning: dropped old map job(s) 异步地图线程处理不过来，旧地图发布 / 保存任务被丢弃。 增大 lio.async_map.queue_depth、增大 publish.map_publish_interval、调大 filter_size_map_publish，或关闭高负载可视化。
Point-LIO realtime warning: odometry loop overrun 单次里程计循环耗时超过 LiDAR 帧间隔，实时性已经不足。 优先减小当前帧点数、增大 filter_size_surf、关闭不必要发布，必要时只跑 online_odom。

这些队列告警的设计目标是保护实时 odom：当机器性能不足时，系统宁可丢弃旧数据，也不要让 odom 延迟越堆越大。

同步异常告警

日志关键字 含义 常见原因
Point-LIO sync warning: abnormal LiDAR frame duration 当前 LiDAR 帧时间跨度偏离 mapping.lidar_time_inte 太多。 雷达时间戳异常、录包播放速率异常、驱动配置或时间单位不匹配。
Point-LIO sync warning: waiting for IMU to cover LiDAR frame end LiDAR 当前帧结束时间已经到了，但 IMU 数据还没覆盖到该时间。 IMU 延迟、DDS 堵塞、驱动未同步、录包中 IMU 少帧。
Point-LIO sync warning: IMU queue starts after LiDAR frame begin IMU 队列最早时间晚于 LiDAR 帧起点，前半帧缺少 IMU 覆盖。 启动顺序不稳、录包截断、IMU 数据丢失或时间戳不连续。

同步告警频繁出现时，不应先改匹配参数。正确顺序是先检查 /livox/lidar、/livox/imu 的时间戳、发布频率和录包完整性，再考虑调整 common.time_diff_lidar_to_imu、mapping.lidar_time_inte 或 mapping.imu_time_inte。

参数说明

参数名 作用 默认值
lio.operation_mode 控制 Point-LIO 的整体运行模式，可选 online_odom、online_odom_async_map、offline_map。 "online_odom_async_map"
lio.realtime.max_lidar_queue 在线模式下 LiDAR 消息队列上限，超过后按策略丢弃旧数据，避免实时系统无限积压。 8
lio.realtime.max_imu_queue 在线模式下 IMU 消息队列上限。 400
lio.async_map.queue_depth 异步地图线程任务队列深度，仅 online_odom_async_map 模式使用。 8
lio.async_map.drop_policy 异步地图队列满时的丢弃策略。当前代码只支持 drop_oldest。 "drop_oldest"
lio.offline.bag_path 离线模式读取的 rosbag2 路径。offline_map 模式必须配置。 ""
lio.offline.output_pcd_path 离线导图输出的 PCD 路径。 "PCD/offline_map.pcd"
lio.offline.save_on_finish 离线模式处理完成后是否自动保存 PCD。 True
use_imu_as_input 控制 Point-LIO 使用哪一套状态传播主线。当前项目固定使用默认输出状态分支，不切到 IMU 输入分支。 False
prop_at_freq_of_imu 控制状态传播是否尽量跟随 IMU 的高频时间节奏执行。开启后，系统会按 IMU 更细粒度地传播状态。 True
check_satu 控制是否屏蔽接近 IMU 饱和上限的测量维度，避免加速度计或陀螺仪接近满量程时污染状态更新。 True
init_map_size 控制系统在正式进入建图与配准前，至少要累积多少初始地图点。值越大，启动更慢，但初始地图更稳。 100
point_filter_num 控制预处理阶段对原始点云按顺序抽样的步长。值越大，输入点数越少，计算量越低。 3
space_down_sample 控制是否在当前帧进入配准前做体素降采样。关闭后会保留更多点，但计算量明显增加。 True
filter_size_surf 控制当前帧点云的体素降采样尺寸。值越小，当前帧细节越多；值越大，匹配更轻量。 0.05
filter_size_map_internal 控制内部在线地图的体素尺度。这个参数会直接影响在线配准、匹配邻域密度和 odom 稳定性。 0.2
filter_size_map_publish 控制 /map_cloud 可视化地图的体素尺度。它只影响可视化地图的稀疏程度和发布负载，不参与内部配准。 0.2
filter_size_map_save 控制导出 PCD 时使用的体素尺度，只影响最终保存出来的地图密度。 0.2
ivox_nearby_type 控制 iVox 搜索邻域模式，决定配准时从周围多少体素中寻找邻居点。 6
runtime_pos_log_enable 控制是否输出运行时位姿日志，主要用于调试与离线分析。 False
common.lid_topic Point-LIO 订阅的 LiDAR 点云话题。 "livox/lidar"
common.imu_topic Point-LIO 订阅的 IMU 话题。 "livox/imu"
common.con_frame 控制是否把多帧 LiDAR 数据合并后再处理。 False
common.con_frame_num 当启用合帧时，指定合并的帧数。 1
common.cut_frame 控制是否把一帧 LiDAR 数据切成多个时间更短的子帧。 False
common.cut_frame_time_interval 当启用切帧时，指定每个子帧的时间长度。 0.1
common.time_diff_lidar_to_imu 指定 LiDAR 到 IMU 的固定时间偏移，用于时间对齐。 0.0
preprocess.lidar_type 指定 LiDAR 类型。当前 MID360 配置固定为 Livox 类型。 1
preprocess.scan_line 指定 LiDAR 线数配置。 4
preprocess.timestamp_unit 指定点时间戳单位。对 MID360 当前配置使用纳秒标记。 3
preprocess.blind 指定盲区距离，小于该距离的点会被丢弃。 0.5
mapping.imu_en 控制是否启用 IMU 参与 Point-LIO 状态估计。 True
mapping.extrinsic_est_en 控制是否在线估计 LiDAR 到 IMU 的外参。当前项目固定关闭。 False
mapping.imu_time_inte IMU 名义采样周期。 0.005
mapping.lidar_time_inte LiDAR 名义帧周期。 0.1
mapping.satu_acc IMU 加速度饱和阈值，用于测量维度屏蔽。 3.0
mapping.satu_gyro IMU 角速度饱和阈值，用于测量维度屏蔽。 35.0
mapping.acc_norm IMU 加速度单位对应的重力模长。使用 g 为单位时取 1.0。 1.0
mapping.lidar_meas_cov LiDAR 观测约束协方差。 0.01
mapping.acc_cov_output 输出状态模型中的加速度过程协方差。 500.0
mapping.gyr_cov_output 输出状态模型中的角速度过程协方差。 1000.0
mapping.b_acc_cov 加速度计零偏随机游走协方差。 0.0001
mapping.b_gyr_cov 陀螺仪零偏随机游走协方差。 0.0001
mapping.imu_meas_acc_cov IMU 加速度观测协方差。 0.01
mapping.imu_meas_omg_cov IMU 角速度观测协方差。 0.01
mapping.gyr_cov_input IMU 输入状态模型中的陀螺仪过程协方差。 0.01
mapping.acc_cov_input IMU 输入状态模型中的加速度过程协方差。 0.1
mapping.plane_thr 局部平面判定阈值。值越小，对平面更严格。 0.1
mapping.match_s 配准阶段的匹配搜索尺度参数。 81.0
mapping.ivox_grid_resolution iVox 地图网格分辨率。 2.0
mapping.gravity 估计器内部使用的重力向量。 [0.0, 0.0, -9.810]
mapping.gravity_init 启动阶段使用的初始重力猜测。 [0.0, 0.0, -9.810]
mapping.extrinsic_T LiDAR 在 IMU / 机体系下的平移外参。 [-0.011, -0.02329, 0.04412]
mapping.extrinsic_R LiDAR 在 IMU / 机体系下的旋转外参，按 3x3 旋转矩阵展开。 [[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]
odometry.publish_odometry_without_downsample 控制是否在未完成当前帧降采样前就提前发布里程计。 False
odometry.enable_2d_mode 控制是否强制使用二维平面运动约束。 False
publish.path_en 控制是否发布路径消息。 True
publish.scan_publish_en 控制是否发布配准后的世界系点云。 True
publish.scan_bodyframe_pub_en 控制是否发布机体系点云。 False
publish.map_publish_en 控制是否默认发布累计地图点云。关闭后内部配准地图仍然存在，只是不再发布 /map_cloud。 True
publish.map_publish_interval 控制累计地图发布的帧间隔。值越大，/map_cloud 更新越慢、负载越低。 20
publish.tf_send_en 控制是否广播 odom -> base_link TF。 True
publish.odom_topic 控制 odometry 输出话题名。 "odom"
publish.cloud_registered_topic 控制世界系配准点云输出话题名。 "cloud_registered"
publish.cloud_registered_body_topic 控制机体系配准点云输出话题名。 "cloud_registered_body"
publish.map_topic 控制累计地图点云输出话题名。 "map_cloud"
publish.path_topic 控制路径输出话题名。 "path"
frame.odom_frame_id 控制 odometry 与 TF 父坐标系 frame id。 "odom"
frame.base_frame_id 控制机器人机体系 frame id。 "base_link"
frame.cloud_registered_frame_id 控制世界系配准点云 frame id。 "odom"
frame.cloud_registered_body_frame_id 控制机体系配准点云 frame id。 "base_link"
frame.map_frame_id 控制累计地图点云 frame id。 "odom"
pcd_save.pcd_save_en 控制是否启用 PCD 导出功能。开启后，导图数据来自内部在线地图，而不是来自 /map_cloud。 False
pcd_save.save_on_shutdown 控制是否在节点退出时自动保存一次 PCD。按 Ctrl+C 正常退出时也会触发。 True
pcd_save.save_period_sec 控制是否按固定秒数周期性保存 PCD。设为 0.0 表示关闭周期保存。 0.0
pcd_save.save_path 控制导出的 PCD 文件路径。可以写相对路径，也可以写绝对路径。 "PCD/scans.pcd"

参数联动理解

这几个参数不是彼此独立的：

  • point_filter_num 决定预处理阶段的输入点密度
  • filter_size_surf 决定当前帧参与配准时的体素降采样密度
  • filter_size_map_internal 决定内部在线地图的稀疏程度，并直接影响在线配准效果
  • filter_size_map_publish 决定 /map_cloud 可视化地图的密度与刷新负载
  • filter_size_map_save 决定导出 PCD 的地图密度
  • init_map_size 决定启动阶段需要积累多少点后才进入正式建图

如果 point_filter_num 较大，同时 filter_size_surf 也较大，那么系统启动会更轻量，但当前帧配准信息会更稀。

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