在学习并对A-LOAM有一个较好的掌握之后,再回头研究其他的框架比较合适(这里给出一个建议学习顺序:A-LOAM-> LOAM -> LEGO-LOAM -> LIO-SAM-> LVI-SAM)。A-LOAM是由Ji Zhang博士在论文《Lidar Odometry and Mapping in Real-time》[1]中提出的,使用激光雷达高效完成自身在空间的定位与三维建图。 在之后的...
LOAM的作者曾经开源了LOAM的代码,但由于某些原因又取消了开源,现在网上也流传着一些当时的片段或者牛人的实现。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...
A-LOAM中由于没有集成轮速计或者imu,所以只能使用帧间匀速运动模型。这在车辆运动过程中使用这个模型是可以的,如果是手持激光雷达使用匀速运动模型,通常会有很大的误差。对应论文中这个图片: 重投影到每一帧开始时刻的代码实现: kitti数据已经对点云数据做了运动补偿处理,所以DISTORTION为0 不做具体的补偿...
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...
如上图所示,在Mapping时,LOAM维护了一个以当前位置为中心,具有多个block的子地图,论文中指出这个子地图是10m的立方体。当Lidar采集到的点落入到这个子地图的某些block时,将从这个子地图提取出去对应的block,然后在这些block中像特征点提取那样,提取当前扫描中角点和平面点近邻的对应点,但有不同之处,并不像第2小节...
LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法,即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想,可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法,以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。
3D激光SLAM:ALOAM---帧间里程计代码解读 前言 激光雷达里程计原理 代码解读 前言 A-LOAM的cpp有四个,其中 kittiHelper.cpp 的作用是将kitti数据集转为rosbag 剩下的三个是作为 slam 的 部分,分别是: laserMappin.cpp ++++ 当前帧到地图的优化
一.Aloam简介 秦通对LOAM的一个简化版本,没有IMU的信息,是入手激光SLAM非常简单的程序,初学者必备。其将原版LOAM代码中手写的求解旋转矩阵,欧拉角,推到LM及雅克比矩阵,改成了运用Eigen库和ceres库进行求解优化,极大的简化了代码的复杂性,非常适合初学者进行学习。 Git链接: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics...
编译A-LOAM,catkin_make后PCL报错 技术标签:LiDarSLAM自动驾驶 报错: error field ‘param_k_’ has incomplete type ‘flann:SearchParams’ ::flann::SearchParams param_k_; 话不多说直接上图: ,查了查百度没有好的解决方案(也有可能找的不全),最后在GitHub上找到了解决方案: ::flann::SearchParams ......
:taxi: Fast and robust clustering of point clouds generated with a Velodyne sensor. - GitHub - PRBonn/depth_clustering: :taxi: Fast and robust clustering of point clouds generated with a Velodyne sensor.