1. 硬件与软件环境搭建
1.1 RK3588开发板特性解析
RK3588作为瑞芯微推出的旗舰级SoC，在SLAM应用中展现出独特优势。这款八核处理器采用4×Cortex-A76@2.4GHz + 4×Cortex-A55@1.8GHz架构，搭配Mali-G610 MP4 GPU和6TOPS NPU，为实时SLAM提供了充足的算力储备。实测中发现，其特有的VPU（视频处理单元）对点云数据预处理有意外加成效果，能有效降低CPU负载。
在接口配置方面，RK3588的PCIe 3.0、USB3.1 Gen1和双千兆以太网为传感器接入提供了灵活选择。特别需要注意的是，开发板的40pin GPIO扩展口可通过转接板直接接入Livox MID360的通信接口，这种硬件直连方式相比USB连接能减少约15%的数据延迟。
1.2 Ubuntu20.04系统优化
针对SLAM应用的特殊需求，我们对标准Ubuntu20.04进行了深度调优：
bash复制# 内核参数调整
echo "vm.swappiness=10" >> /etc/sysctl.conf
echo "fs.inotify.max_user_watches=524288" >> /etc/sysctl.conf
# 禁用不必要的服务
sudo systemctl disable bluetooth.service
sudo systemctl disable NetworkManager-wait-online.service
# 实时内核安装（可选）
sudo apt install linux-rt-5.4 -y
实测表明，经过优化的系统在连续运行Fast-LIO时，CPU温度能稳定控制在60℃以下，而默认系统会出现周期性温度峰值达到75℃的情况。
1.3 依赖库精准安装
不同于常规ROS环境搭建，Fast-LIO对特定版本依赖极为敏感。以下是经过验证的安装清单：
bash复制# Eigen必须源码安装指定版本
git clone https://gitlab.com/libeigen/eigen.git
cd eigen && git checkout 3.3.7
mkdir build && cd build
cmake .. && sudo mak