本文详述在ROS2 Humble环境下配置Livox MID360与Intel RealSense D435i联合运行FAST-LIVO2的全流程，涵盖硬件网络设置、依赖安装（含Sophus源码修复）、驱动部署及编译优化。重点解决MID360 IP配置、ROS2兼容性、image_transport插件缺失等常见坑点，提供可复现的工程结构与启动方案，实现紧耦合LiDAR-IMU-视觉里程计的稳定实

如果你刚接触机器人、自动驾驶或者激光雷达，第一个绕不开的词大概率是SLAM。SLAM 是的缩写，中文叫「同步定位与建图」。听起来很玄，但它要回答的问题朴素得不行：一台不知道自己在哪里的机器人，如何一边走，一边画出周围的地图？本文不堆公式，也不假设你有 SLAM 基础。传感器——机器人的感官数据处理——从原始数据到可用信息前端匹配——当前帧对齐到局部地图子图与关键帧——把扫描贴成地图后端闭环——识别

本文提出了一种基于WebSocket的ROS2分布式SLAM解决方案，旨在解决低算力机器人实时建图和定位的难题。系统采用客户端-服务器架构，机器人端采集传感器数据并通过WebSocket上传，服务器端利用高性能计算资源运行SLAM算法后返回结果。测试表明，该方法能显著降低计算负载，提高建图精度和实时性。文章详细介绍了系统设计、实现步骤（包括传感器数据采集、WebSocket通信、SLAM算法运行等