2025/08/3/20：50更新：花了近一个月时间，学习谷歌开源项目指南风格从0对Fast-LIVO2框架进行了实现，重构代码目前已开源至本人仓库的RLIV_GS(https://github.com/cchester25/RLIV_GS.git) 在master分支，希望大家能够批评指针。其次本人在技术文档中绘制了未来FAST-LIVO2的进一步完善框架，期待大家做出更加惊艳的SLAM系统。
2025/06/20更新：感谢热心读者的提醒，关于代码中计算激光点不确定性与论文实现不一致问题，笔者已将解答附着到voxelmap_manager->BuildVoxelMap();这部分解析中。
🎓 从小白的视角去分析多源融合SLAM的SOTA框架: FAST-LIVO2
☔ 笔者在学习过程中，深感其理论之深邃、实现之精妙，同时也踩过不少“坑”。为帮助更多同好少走弯路，斗胆将个人学习笔记整理成文，涵盖论文解析、代码解读以及实战调优经验。才疏学浅，文中难免存在疏漏或理解不当之处，恳请各位读者批评指正。若此仓库能对您的学习略有助益，笔者将倍感欣慰。
FAST-LIVO2作为SLAM领域的前沿工作，其论文与代码中蕴含了许多精妙的设计。但受限于论文篇幅和代码的工程复杂性，部分关键细节可能对初学者不够友好。本解析尝试从以下三个层面展开，希望能为读者提供一些参考：
对原论文中因篇幅限制未展开的基础理论（如数学推导、设计动机等）进行补充说明。 通过图解和示例，帮助理解核心创新点（例如紧耦合设计、特征提取策略等）。附注相关领域的背景知识，降低跨领域学习门槛。
基于官方默认配置，对代码框架进行逐行注释。在关键算法实现处标注对应的论文公式，建立理论与代码的映射关系。总结代码中的工程技巧（如并行化设计、内存管理等），供实际开发借鉴。 由于笔者发现用word文档的形式去解析代码属实费事（函数一个套一个），故以思维导图的形式对整个框架进行展开（也可选文档模式），如下图所示。pdf版本已上传，或者可以选择在线思维导图浏览（打开链接后请选择右上角的思维导图或者文档模式） https://www.mubu.com/doc/w8Dd21eztg
硬件选型与组装：针对不同预算和场景（如无人机、机器人），推荐传感器配置方案。 调试与标定：分享传感器标定、时间同步等常见问题的解决方法。 部署优化：从实际数据采集到算法的全流程经验。 这里先放上本人进行硬件搭建时的笔记，目前还比较粗糙，但关键信息也都有了，https://www.mubu.com/doc/D81I0U3qM
本解析是笔者在复现过程中的个人学习笔记，并非官方指南。若存在理解偏差，欢迎通过Issue或PR指正！ 或者联系本人邮箱：fengpan97618@163.com
