具身智能(60)：激光雷达点云处理、建图与SLAM

本文为机器人项目落地级实操文档，覆盖：激光雷达点云预处理、滤波去噪、地面分割、关键帧提取、3D建图、FAST-LIO2实时SLAM、地图保存、重定位、常态化定位运行、真机常见报错排查。适配AMR底盘、四足、人形机器人，所有命令、参数均可直接复制使用。一、前置环境与设备状态要求（必须满足）1. 设备基础状态Livox Mid360 硬件正常上电，使用USB3.0屏蔽高速线，无掉帧、无频繁丢包雷达固件、livox_ros_driver2 驱动为最新稳定版本机身TF坐标完整：base_link — lidar_link，外参标定准确IMU 数据稳定、无零漂，时间同步正常（FAST-LIO2 必须依赖IMU）2. 标准有效话题（SLAM启动前提）/livox/point_cloud2：点云帧率稳定 39–40Hz，无断层、无超时/imu/data：IMU 100Hz 稳定输出TF 静态变换持续发布，无坐标丢失报错二、激光雷达原始点云预处理（SLAM成败核心）原始Mid360点云存在近距离噪点、地面杂点、远距离无效点、悬浮飞点，直接进SLAM会导致建图漂移、重影、定位跳变、轨迹扭曲，必须预处理。1. 距离范围裁剪过滤近距