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...
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...
LOAM是一种低漂移并且实时的激光雷达里程计和建图的方法 LOAM是通过提取角点和面点建立约束,来求取帧间的位姿变换。特征点是通过计算点的曲率进行判断的 LOAM的实时性是通过将估计问题分成了两个独立的算法进行,一种算法以高频运行,低精度估计传感器运动。另一种算法运行频率...
LOAM代码解析:https://blog.csdn.net/liuyanpeng12333/article/details/82737181 ALOAM试跑及程序注释:https://blog.csdn.net/unlimitedai/article/details/105711240 注意有些注释的是LOAM,有些是A-LOAM,基本上LOAM的注释涵盖了A-LOAM 参考文献 1. J. Zhang and S. Singh, "Visual-lidar odometry and mapping...