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...
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...
SLAM技术也存在着一些问题，例如当传感器之间的相对位置发生变化时， SLAM算法可能会出现错误或失败。基于激光雷达的自动驾驶同步定位与建图方法 基于激光雷达的 SLAM算法通常包括两个部分：传感器数据融合和地图构建。传感器数据融合是指将来自多个传感器的数据（包括激光雷达数据）融合成一个全局地图。对于基于激光雷达的自...
基于激光雷达的全SLAM算法之一是HDL graph SLAM,这是一种基于因子图的方法,允许用户定义多个边缘约束,如GPS、IMU、地面平面检测和回环闭合。在初始扫描匹配之后,节点被添加到图结构中,用户选择该初始扫描匹配为ICP或NDT方法。LIO-SAM是我们测试的第二种全SLAM激光雷达技术,它通过因子图优化,利用紧耦合的IMU集成和激光...
SLAM 背后的核心思想是让机器人或自主系统能够探索未知环境并创建该环境的地图，同时确定其在生成的地图中的位置。这是通过融合来自激光雷达、摄像头和惯性测量单元 (IMU) 等各种传感器的数据来估计机器人的轨迹和环境中地标的位置来实现的。SLAM 算法通常由两个主要部分组成：预测步骤和校正步骤。预测步骤也称为运动或...
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。
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...
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...
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标准轨迹来验证激光雷达/MEMS IMU/里程计紧组合算法的有效性。 小车系统整体结构 室内实验轨迹示意图 左:室外开环实验轨迹示意图;右:室外开环实验激光三维点云地图...