线特征点和全局线之间的距离为: (5)fE(pE)=pn⋅((TkpE−pEg)×nEg) 其中⋅是点乘,pn是单位向量即 (6)pn=(TkpE−pEg)×nEg||(TkpE−pEg)×nEg|| 面特征点和全局面之间距离为: (7)fS(pS)=(TkpS−pSg)⋅nSg 传统特征匹配只优化上述几何距离,没考虑到特征点的局部分布。但是观察到线特...
在LOAM和LeGO LOAM等现有方案中,通过点云帧对点云帧匹配来校正失真,该匹配方法迭代地估计两个连续激光扫描点之间的转换。然而,要找到变换矩阵需要迭代计算,计算效率很低。在本篇论文中提出使用两级失真补偿来降低计算成本。请注意,大多数现有的三维激光雷达能够以10赫兹以上的频率运行,两次连续激光雷达扫描之间的时间通...
作者在 KITTI 公开数据集上和实际环境中(实验室+AGV)进行了验证,表明所提出的F-LOAM具有很好的定位精度和计算效率(>10Hz),为实际应用中平衡算法精度和计算效率提供了参考,F-LOAM也是 KITTI 中最为精确和快速的开源方案之一。 F-LOAM 实际上在两年前已经开源,但论文直到本次IROS才发布出来,开源代码地址: F-LOAM...
根据KITTI数据集的测试,Simple-SC-F-LOAM可以提供令人满意的定位精度,然而,该方法使用ICP计算回环点云对之间的车辆姿态变换,因此,当遇到连续回环闭合时,计算负载会显著增加,并且无法将循环约束实时添加到姿态图中。实际测试证明,本文提出的方法仅需Simple-SC-F-LOAM平均所需时间的28%即可计算回路闭合点云对之间的姿态...
F-LOAM 实际上在两年前已经开源,但论文直到本次IROS才发布出来,开源代码地址:https://github.com/wh200720041/floam Conclusion 结论 结论部分作者再次重申了F-LOAM在计算效率上的提升,F-LOAM的算法创新点在于 1-非迭代两步法实现畸变补偿,2-提取强角点和强面点用于迭代位姿估计。实验部分主要讲述在KITTI数据集上的...
localization for a warehouse Automated Guided Vehicle (AGV) and a public dataset on autonomous driving. The proposed method achieves a competitive localization accuracy with a processing rate of more than 10 Hz in the public dataset evaluation, which provides a good trade-off between performance and...
所谓“激光里程计”,是指利用激光雷达(LiDAR)进行递推地位姿状态估计的方法,其中最为著名的莫过于张楫博士的大作LOAM: LIDAR odometry and mapping in real-time(后续还有更为完整的期刊论文版本)。目前比较杰出的激光里程计解决方案基本都沿用了LOAM的整体架构和思路,并在某些方面进行了改进和完善。关于LOAM的要点介...
早在FAST-LIO之前,就已经出现了许多经典的激光SLAM算法,例如LOAM、 LeGO-LOAM等等,但文章的作者他们慢慢发现这些算法都或多或少得存在以下局限性: 1)激光雷达测量中的特征点通常是环境中的几何结构(例如,边缘和平面)。当无人机在杂乱的环境中工作时,由于没有强有力的特征,基于激光雷达的解决方案很容易发生退化。
早在FAST-LIO之前,就已经出现了许多经典的激光SLAM算法,例如LOAM、 LeGO-LOAM等等,但文章的作者他们慢慢发现这些算法都或多或少得存在以下局限性: 1)激光雷达测量中的特征点通常是环境中的几何结构(例如,边缘和平面)。当无人机在杂乱的环境中工作时,由于没有强有力的特征,基于激光雷达的解决方案很容易发生退化。
今天给大家分享IEEE Robotics and Automation Letters上发表经典文章:FAST-LIO: A Fast, Robust LiDAR-inertial Odometry Package by Tightly-Coupled Itera...