在开发基于激光雷达的slam时，经常使用imu为匹配算法（icp，ndt）提供先验信息，因此需要对激光雷达和imu...
Cartographer 是 Google 开发的一种多功能且可扩展的激光雷达 SLAM 算法。它支持 2D 和 3D 映射，旨在与各种类型的传感器配合使用，包括激光雷达、IMU 和里程计数据。Cartographer 采用局部和全局优化技术的组合来创建一致且准确的环境地图。在局部优化阶段，Cartographer使用实时扫描匹配来估计机器人的位姿并更新当前正在构...
通过水平和垂直LiDAR传感器集成数据，提升系统的可观测性。超出IMU测量范围的极端场景 在Point-LIO数据集中...
一、激光SLAM 建图的整体流程 这里放一个 LIO-SAM 的图 输入: 雷达数据,用下方的蓝色方框表示, 一般是 10Hz IMU 数据,用上面的橙色条,一般是 100Hz 或者 200 Hz 输出: 实时位姿(高频):aloam 的代码里,里程计位姿是10Hz ,是按照 lidar 的频率输出的,LIO-SAM 可以按照 IMU 的频率来输出位姿态,因为IMU...
在激光雷达SLAM的情况下,地图通常表示为地标位置的稀疏信息或稠密点云表示。在视觉SLAM中,来自前端的初始姿态估计和地标关联在后端被用于执行机器人状态的最大后验估计。在激光雷达SLAM的情况下,算法使用点云扫描匹配的里程计,而不是地标关联的方式。激光雷达SLAM还可以在帧之间使用IMU集成。最近,随着G2O和GTSAM等库的...
概述了LOAM--LEGO-LOAM--HDL_GRAPH_SLAM 2.1 激光惯性里程计 激光里程计:“Lidar 本身会受稀疏 性和运动扰动影响而导致感知准确度降低,以及在一些 Lidar 退化情况下其感知点数量会严重减少,这都会使激 光里程计的精度受到较大程度影响” (周等, 2021, p. 6),需要融合IMU来提升精度。
表一:室外实验1:不同安装位置的绝对姿态误差(APE)的均方根(米)室外实验:表I显示了SLAM算法生成的轨迹的APE RMS,与不同传感器安装位置的地面真实情况进行了比较(实验1如图6所示)。基于地面优化的LEGO-LOAM的精度随着传感器高度的增加而降低(即动臂高、顶部安装)。使用IMU的LIO SAM显示出1.142米的最佳APE,但当传感...
即时定位与建图(SLAM)中所涉及到的传感器有相机、激光雷达、IMU、GPS、轮速计等,这些传感器各有各的特点,如何行之有效的将这些传感器取长补短,实现最精确鲁棒的定位是学术界和工业界共同探讨的方向。 多传感器融合SLAM就是解决上述问题的关键技术,它是自动驾驶、智能机器人等领域的核心技术之一。我们计算机视觉life之...
在不同场景下运行ALOAM算法、LEGO-LOAM框架算法以及该研究提出的激光雷达/MEMS IMU/里程计紧组合算法,运行期间记录激光雷达点云数据、里程计数据、MEMS IMU数据以及差分GPS数据。并将上述数据分别用于各种SLAM算法,验证各自定位精度,在室内场景使用手动实验轨迹作为真实轨迹;在室外场景使用差分GPS作为真值输出小车行驶的...
SLAM算法是移动机器人实现自主移动的关键环节。激光雷达(LiDAR)具有测距精度高、不易受外部干扰和地图构建直观方便等优点,广泛应用于大型复杂室内外场景地图的构建。随着3D激光器的应用与普及,国内外学者围绕基于3D激光雷达的SLAM算法的研究已取得丰硕的成果。