KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村...
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 - laserOdometry.cpp ++++ 帧间里程计 - scanRegistration.cpp ++++ 前端lidar点预处理及特征提取 本篇主要解读 帧间里程计部分的代码 对于...
AI代码解释 //interpolation ratiodouble s;//由于kitti数据集上的lidar已经做过了运动补偿,因此这里就不做具体补偿了if(DISTORTION)// intensity 实数部分存的是 scan上点的 id 虚数部分存的这一点相对这一帧起始点的时间差s=(pi->intensity-int(pi->intensity))/SCAN_PERIOD;//求出了点占的时间比率elses=1....
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void TransformToStart(PointType const *const pi, PointType *const po) { double s; if (DISTORTION) s = (pi->intensity - int(pi->intensity)) / SCAN_PERIOD; else s = 1.0; Eigen::Quaterniond q_point_last = Eigen:...
3D激光SLAM--A-LOAM :前端lidar点特征提取部分代码解读 简介: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- laserOdometry.cpp ++++ 帧间里程计- scanRegistration.cpp ++++ 前端lidar点预...
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 laserOdometry.cpp ++++ 帧间里程计 scanRegistration.cpp ++++ 前端lidar点预处理及特征提取 ...
1)对应节点:/kittiHelper 2)功能:读取kitti odometry的数据集的数据,具体包括点云、左右相机的图像、以及pose的groundtruth(训练集才有),然后分成5个topic以10Hz(可修改)的频率发布出去,其中真正对算法有用的topic只有点云/velodyne_points,其他四个topic都是在rviz中可视化用。
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 laserOdometry.cpp ++++ 帧间里程计 scanRegistration.cpp ++++ 前端lidar点预处理及特征提取 ...
aloam_kitti_00 13:34 LIO-Mapping复现(3D LiDAR SLAM) 01:08 LVI_SLAM复现(3D LiDAR SLAM) 28:19 LIO-SLAM复现(3D LiDAR SLAM) 02:56 基于HKUST数据集的LOAM_livox复现V2(3D LiDAR SLAM) 07:27 基于HKUST数据集的LOAM_livox复现V1(3D LiDAR SLAM) 08:48 基于nsh_indoor_outdoor数据集的LeG...
[minPointInd2].z); double s;// 运动补偿系数,kitti数据集的点云已经被补偿过,所以s = 1.0 if (DISTORTION) s = (cornerPointsSharp->points[i].intensity - int(cornerPointsSharp->points[i].intensity)) / SCAN_PERIOD; else s = 1.0; // 用点O,A,B构造点到线的距离的残差项,注意这三个点...