point_a = 0.1 * unit_direction + point_on_line; point_b = -0.1 * unit_direction + point_on_line; // ceres添加点到直线距离代价数值 ceres::CostFunction *cost_function = LidarEdgeFactor::Create(curr_point, point_a, point_b, 1.0); problem.AddResidualBlock(cost_function, loss_function, ...
3. A-LOAM代码 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://...
对于前端的lidar点预处理及特征提取 在前面分析过了,链接:[A-LOAM :前端lidar点特征提取部分代码解读](A-LOAM :前端lidar点特征提取部分代码解读) 这部分在最后发布了5种topic. - 所有的点云 - 角点 - 弱角点 - 面点 - 弱面点 帧间里程计则订阅这5种topic,并根据相邻两帧的特征点,优化出两帧间的位姿. ...
3|0激光雷达运动补偿 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...
LOAM算法是激光slam中一个经典的开源框架,结合qin tong 博士的开源代码a-loam,对其原理及代码实现简要介绍如下: 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...
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; ...
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; ...
k-1 到 k 帧和 k到k+1帧的运动是一致的,用k-1到k帧的位姿变换当做k到k+1帧的位姿变换, 可以求到k到k+1帧的每个点的位姿变换。ALOAM是使用的纯lidar的方式,所以使用的是第3种方式。 Code 将帧中间的点转到起始点坐标系下 代码语言:javascript ...
在Aloam的源代码中,最主要的部分是ScanRegistration.cpp和LaserOdometry.cpp两个文件。ScanRegistration.cpp负责激光雷达点云数据的处理和特征提取,而LaserOdometry.cpp负责激光雷达扫描匹配的优化过程。我们首先来看ScanRegistration.cpp文件中的主要代码。 在ScanRegistration.cpp文件中,首先定义了ScanRegistration类,该类包含...
在Lego Loam的代码中,主要包括以下几个部分: 1. 特征提取模块:这部分代码负责从激光雷达数据中提取特征点,例如角点和平面点。它通常会利用一些常用的特征提取算法,如Harris角点检测和RANSAC平面拟合算法。 2. 点云匹配模块:这部分代码负责对特征点进行匹配,以确定它们在不同时间步中的位置和姿态。通常会使用一些经典...