1. Windows系统测试雷达
1.1. 配置网口
（1）打开“控制面板”->“网络和Internet”->“网络和共享中心”->如下图
（2）点击“以太网”->“属性”->双击“Internet版本协议4（TCP/IPv4）”->配置如下图所示的信息
（3）打开LivoxViewer2搜索刚才配置的IP就可以显示雷达数据了
2. Ubuntu下复刻Fast-Lio
环境：VM虚拟机中Ubuntu20.04、ROS2(Foxy)，安装教程参考这篇文章：
2.1. Livox_Ros_Driver2
用于连接Livox生产的LiDAR产品的第二代驱动程序包，适用于ROS（推荐使用noetic）和ROS2（推荐使用foxy或humble）。
源码：
（1）克隆Livox ROS驱动程序源代码
git clone ws_livox/src/livox_ros_driver
（2）安装并编译Livox SDK2
专为Livox激光雷达设计的C/C++开发套件，可以快速连接到 Livox 激光雷达并接收点云数据。
源码：
git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK2.git
cd ./Livox-SDK2/
mkdir build
cd build
cmake .. && make -j
sudo make install
编译时可能会因为内存不足而报错，可关闭其他后台或重启后重新编译。
（3）编译Livox ROS驱动程序
source /opt/ros/foxy/setup.sh
./build.sh ROS2
（4）连接好硬件，修改虚拟机配置
设备为”桥接模式“
桥接至”Realtek PCle GbE Family Controller“
设置有线连接固定ip：192.168.1.50，
ws_livox/src/livox_ros_driver2-1.2.4/config/MID360_config.json
ws_livox/install/livox_ros_driver2/share/livox_ros_driver2/config/MID360_config.json
（5）Rviz中查看雷达数据
执行下面的命令：
source ~/ws_livox/install/setup.sh
ros2 launch livox_ros_driver2 rviz_MID360_launch.py
效果图：
2.2. Fast-Lio
Fast-Lio：一种计算效率高、鲁棒的激光雷达-惯性里程计框架。利用紧密耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将激 光雷达特征点与IMU数据融合，从而在快速运动、噪声或杂波环境中实现鲁棒导航。
（1）克隆且编译Fast-Lio源码
cd ws_livox/src
git clone https://github.com/Ericsii/FAST_LIO.git --recursive
cd ..
rosdep install --from-paths src --ignore-src -y
colcon build --symlink-install
. ./install/setup.bash
执行 colcon build --symlink-install 报错，需要修改“laserMapping.cpp”中的代码，修改如下：
map_save_srv_ = this->create_service<std_srvs::srv::Trigger>("map_save", [this](std_srvs::srv::Trigger::Request::SharedPtr req, std_srvs::srv::Trigger::Response::SharedPtr res) {map_save_callback(req, res);});
（2）使用ROS2运行启动
cd ws_livox
source ~/ws_livox/install/setup.sh
ros2 launch livox_ros_driver2 rviz_MID360_launch.py
cd ws_livox
. install/setup.bash
ros2 launch fast_lio mapping.launch.py
运行结果：
（3）地图保存
打开rqt，点击“Plugins”->“Services”->“Service Caller”，找到“/map_save”，点击Call即可保存地图，相关路径和参数可在配置文件中修改。
在ws_livox路径下就有了刚刚建图的.pcd文件。
（4）查看文件数据
可以使用pcl_viewer工具进行查看：
sudo apt-get install pcl-tools
cd ws_livox
pcl_viewer test.pcd
效果图如下（又单独另采的）：
还可以使用在线工具查看：
效果图如下：
