【亲测免费】 IKFoM 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

IKFoM（Iterated Kalman Filters on Manifolds）是一个用于在各种机器人系统上部署迭代卡尔曼滤波器的计算高效且方便的工具包，特别是那些在高维流形上运行的系统。以下是项目的目录结构及其介绍：

IKFoM_toolkit/
├── Sample_1/
│   └── FAST_LIO/
├── Sample_2/
│   └── LINS---LiDAR-inertial-SLAM/
├── gitignore
├── LICENSE
├── More derivations and explanations.pdf
├── README.md
└── Repository files navigation

• Sample_1/ 和 Sample_2/：包含示例代码，分别应用于 FAST_LIO 和 LINS---LiDAR-inertial-SLAM。
• gitignore：Git 忽略文件。
• LICENSE：项目许可证文件，采用 GPL-2.0 许可证。
• More derivations and explanations.pdf：更多推导和解释的 PDF 文件。
• README.md：项目自述文件。
• Repository files navigation：仓库文件导航。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于示例代码文件夹中。以下是启动文件的介绍：

Sample_1/FAST_LIO/

• main.cpp：这是 FAST_LIO 示例的主要启动文件。它包含了初始化、运行和结束的逻辑。

Sample_2/LINS---LiDAR-inertial-SLAM/

• main.cpp：这是 LINS---LiDAR-inertial-SLAM 示例的主要启动文件。它同样包含了初始化、运行和结束的逻辑。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常用于设置项目的参数和选项。以下是配置文件的介绍：

Sample_1/FAST_LIO/

• config.yaml：这个文件包含了 FAST_LIO 示例的配置参数，如传感器参数、滤波器参数等。

Sample_2/LINS---LiDAR-inertial-SLAM/

• config.yaml：这个文件包含了 LINS---LiDAR-inertial-SLAM 示例的配置参数，如传感器参数、滤波器参数等。

通过这些配置文件，用户可以调整项目的运行参数，以适应不同的应用场景。