roslaunchaloam_velodynealoam_velodyne_VLP_16.launch 新建终端启动bag包 rosbag play nsh_indoor_outdoor.bag 运行结果的视频上传了bilibili,后续审核通过会把链接分享。 KITTI数据集 首先我们查看KITTI数据集bag包内发布的点云话题,需要跟代码中的点云数据对应起来才可以正确运行,室内数据集不需要是因为它们的话题原...
而A-LOAM是LOAM的一个简化版本,去掉了IMU以及一些其他细节,采用了Eigen,ceres等替代了原有LOAM代码中的手动实现,非常适合学习LOAM思想,也适合新手入门3D激光SLAM。A-LOAM的链接是:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM 3.1 代码概览 A-LOAM代码通过ROS运行,主要有3个节点,分别是:ascanResigtration, a...
LOAM算法的总体框架如下图所示: 除了左侧的硬件采集数据之外,LOAM算法本身主要包括图中标记的-四个部分。该算法的关键想法是把实时定位与测图这一同时寻找优化大量变量的复杂问题进行区分,通过两个算法来进行解决。首先,使用一个高频、低精度的里程计来估计LiDAR的位姿,并以此结果去除实验过程中产生的运动畸变(...
先放一个运行A-LOAM时的ros节点图,整体架构如代码一般清晰。 2. 代码整体综述 A-LOAM的代码清晰度确实很高,整理的非常简洁,主要是使用了Ceres函数库代替了张继手推的ICP优化求解部分(用Ceres的自动求导,代替了手推的解析求导,效率会低一些)。整个代码目录如下: docker目录 提供了docker环境,方便开发者搭建环境 incl...
而A-LOAM是LOAM的一个简化版本,去掉了IMU以及一些其他细节,采用了Eigen,ceres等替代了原有LOAM代码中的手动实现,非常适合学习LOAM思想,也适合新手入门3D激光SLAM。A-LOAM的链接是:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM 3.1 代码概览 A-LOAM代码通过ROS运行,主要有3个节点,分别是:ascanResigtration, ...
而A-LOAM是LOAM的一个简化版本,去掉了IMU以及一些其他细节,采用了Eigen,ceres等替代了原有LOAM代码中的手动实现,非常适合学习LOAM思想,也适合新手入门3D激光SLAM。A-LOAM的链接是:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM 3.1 代码概览 A-LOAM代码通过ROS运行,主要有3个节点,分别是:ascanResigtration, ...
A-LOAM代码通过ROS运行,主要有3个节点,分别是:ascanResigtration, alaserOdometry和alaserMapping,对应特征点提取、里程计计算和mapping细化三部分。整体的结构如下: 截图来源[6] ascanResigtration:处理Lidar输入的点云,提取并发布角点、平面点以及简单处理后的完整点云; ...
激光雷达的一帧数据是过去一周期内形成的所有数据,数据仅有一时间戳,而非某个时刻的数据,因此在这一帧时间内的激光雷达或者其载体通常会发生运动,因此,这一帧的原点不一致,会导致一些问题,这个问题就是运动畸变。 所以需要去运动畸变,也叫畸变校正。
A-LOAM在github上的链接地址为:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM这个开源系统的配置环境可以直接参考github上给出的步骤。 我们把这套代码也加入了我们的工程中来,配置完之后可以直接编译。 2. 运行 我们在工程中添加 [SLAM]激光SLAM初学者代码及论文推荐【转】...
代码解析 ALOAM的后端的模块是laserMapping .代码就是在laserMapping.cpp里面 laserMapping.cpp也是一个ROS的node.所以可以从main函数看起 intmain(intargc,char**argv){ ros::init(argc, argv,"laserMapping"); ros::NodeHandle nh; ros的基本操作