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TixiaoShan/LIO-SAM
算法 Tier A slam_vio BSD-3-Clause
LIO-SAM：紧耦合激光惯性里程计与建图（因子图）。
概览
LIO-SAM 激光惯性里程计实现，官方仓库：https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM。
工程快照
用途与任务 5
- 最适合
-
- Autonomous ground/air vehicles requiring 3D LiDAR-inertial SLAM
- Engineers integrating Velodyne or Ouster LiDARs with IMU for state estimation
- 主要任务
-
- 3D mapping and localization
- Autonomous navigation in structured/unstructured environments
- Robot pose estimation with LiDAR-IMU fusion
技术栈与生态
- 资源类型
- 算法
- 生态系统
- 3d-mapping · lidar-inertial · lidar-odometry · lidar-slam · loam-velodyne · ouster
许可与法律
- 许可证
-
BSD-3-Clause(推断)
生命周期与时效性 展开
- 维护状态
- 活跃维护
- 最新版本
- 未记录
- 最近活动
- 2026-08-13
- 最近检查
- 2026-08-13
- 验证状态
- 官方确认
解决什么问题
Provides tightly-coupled LiDAR-inertial odometry and mapping via factor graph smoothing for 3D localization and mapping in GPS-denied environments.
主要用例
- 3D mapping and localization
- Autonomous navigation in structured/unstructured environments
- Robot pose estimation with LiDAR-IMU fusion
次要用例
- Surveying and inspection missions
- Multi-session mapping with loop closure
何时使用
考虑使用
- ROS 1 (Melodic/Noetic) environment is available
- LiDAR is Velodyne or Ouster (per repo topics)
- Factor graph optimization (GTSAM) fits compute budget
- Tightly-coupled LiDAR-IMU fusion is required over loosely-coupled
采用前需验证
- ROS version compatibility with target platform
- LiDAR model and firmware compatibility (Velodyne/Ouster)
- Real-time performance on target compute (CPU/GPU)
- IMU noise characteristics and calibration procedure
- Loop closure reliability in target environment
从这里开始
采用检查清单
- 需验证 ROS version compatibility with target platform
- 需验证 LiDAR model and firmware compatibility (Velodyne/Ouster)
- 需验证 Real-time performance on target compute (CPU/GPU)
- 需验证 IMU noise characteristics and calibration procedure
- 需验证 Loop closure reliability in target environment
以上检查项只有在官方来源确认后才能标记为“已验证”；无法确认的保持未验证。
已知限制与未知项
已知限制
- Supplied facts do not specify ROS 2 support
- Supplied facts do not specify compute requirements or real-time guarantees
- Supplied facts do not detail loop closure implementation
未公开验证
- Minimum IMU rate and noise specs
- Supported LiDAR firmware versions
- Map size scalability
- Multi-robot / collaborative mapping support
替代与相关工具
替代方案
- fast-lio — 替代
如何使用？
从下方记录的入口开始，然后对照技术清单进行验证。
技术清单
- 通过 许可证已识别 已记录: BSD-3-Clause
- 通过 维护信号 活跃维护
- 通过 验证状态 官方确认
- 通过 已附加来源证据 1 个来源记录
- 需复核 已记录最新版本 未记录
官方链接
元数据与治理
| 许可证 | BSD-3-Clause — 推断 |
|---|---|
| 商业化模式 | 未知 |
| 维护状态 | 活跃维护 |
| 验证状态 | 官方确认 — 已通过官方仓库 API 响应确认，证据见下方来源引用。 |
| 最新版本 | 未记录 |
| 最新发布 | 未记录 |
| 最近活动 | 2026-08-13 |
| 最近检查 | 2026-08-13 |
| 首次发现 | 未记录 |
数据集事实
以上事实仅来自官方数据集卡，未确认字段保持未知。
相关资源与依赖
- fast-lio — alternative to (verified)
近期动态
新增资源：TixiaoShan/LIO-SAM
New repository resource added by the sprint promote pipeline.
相关知识
指南
- Evaluating SLAM / VIO Systems for UAV Use — A repeatable checklist for comparing open-source SLAM and visual-inertial odometry systems before integrating them into a UAV stack.
合集
- SLAM 与视觉惯性里程计技术栈评估 — 用于无人机导航、巡检与建图任务的开放源码定位与建图系统。