当再有新的Laser Scan中会通过Ceres Scan Matching的方法将其插入到子图中的最佳位置。但是submap会产生误差累积的问题,因此,算法的第二个部分,称为Global SLAM的部分,就是通过Loop Closure来进行闭环检测,来消除累积误差:当一个submap构建完成,也就是不会再有新的laser scan插入到该submap时,算法会将该submap加入到...
1、数据传入 从下图可以看出，点云数据，IMU和里程计数据都传入了前端，激光点云用来做做地图匹配，IMU...
当再有新的Laser Scan中会通过Ceres Scan Matching的方法将其插入到子图中的最佳位置。但是submap会产生误差累积的问题,因此,算法的第二个部分,称为Global SLAM的部分,就是通过Loop Closure来进行闭环检测,来消除累积误差:当一个submap构建完成,也就是不会再有新的laser scan插入到该submap时,算法会将该submap加入到...
通过scan matching对Th进行优化,这里的优化问题为解最小二乘问题,其问题描述可表示为: 其中M是线性评价函数,方法为双三次插值法,该函数的输出结果为(0,1)以内的数,在这之外的数可以生成,但不被考虑进去,通过这种平滑函数的优化,能够提供比栅格分辨率更好的精度。该最小二乘问题在cartogrper中通过google自家的Cer...
里面有scan与submap的匹配,这部分的匹配方法是有scan_matching 中的RealTimeCorrelationScanMatcher实现的。还有一个匹配是在完成闭环检测的全局位姿优化的时候会涉及到点集的匹配(后台程序),这个部分的点集匹配算法使用的是FastCorrelationScanMatcher,两个部分都会涉及到优化算法,优化算法都是使用CeresScanMatcher来实现的。
该算法主要分为两个部分,第一个部分称为Local SLAM, 该部分通过一帧帧的Laser Scan建立并维护一系列的Submap,而所谓的submap就是一系列的Grid Map。当再有新的Laser Scan中会通过Ceres Scan Matching的方法将其插入到子图中的最佳位置。但是submap会产生误差累积的问题,因此,算法的第二个部分,称为Global SLAM的部...
当再有新的Laser Scan中会通过Ceres Scan Matching的方法将其插入到子图中的最佳位置。但是submap会产生误差累积的问题,因此,算法的第二个部分,称为Global SLAM的部分,就是通过Loop Closure来进行闭环检测,来消除累积误差:当一个submap构建完成,也就是不会再有新的laser scan插入到该submap时,算法会将该submap加入...
当再有新的 Laser Scan 中会通过 Ceres Scan Matching 的方法将其插入到子图中的最佳位置。但是 submap 会产生误差累积的问题,因此,算法的第二个部分,称为 Global SLAM 的部分,就是通过 Loop Closure 来进行闭环检测,来消除累积误差:当一个 submap 构建完成,也就是不会再有新的 laser scan 插入到该 submap ...
代码目录:cartographer/mapping/internal/2d/scanmatching/fast_correlative_scan_matcher_2d 顶层函数 顶层函数包含两个 //此匹配为全范围暴力匹配,无初始位置boolFastCorrelativeScanMatcher2D::MatchFullSubmap(constsensor::PointCloud& point_cloud,floatmin_score,float*score, ...
接下来我们考虑scan-to-match的子图匹配问题,论文中叫Ceres Scan Matching (CSM)。同前文一样,雷达的位姿是ξ=(ξx,ξy,ξθ),则我们的最小化问题就建立起来了: (CS)argminξ∑k=1K(1−Msmooth(Tξhk))2 即通过调整雷达在子图中的位姿,使得当前scan的所有数据点尽可能得落在地图上被占据(概率为...