S-FAST_LIO源码 解读 解读2 激光SLAM Faster-LIOFAST-LIO2的改进点主要在第一个版本上增加了ikd-tree和去除了特征匹配,采用直接匹配的方式构建残差。直接将原始点注册到地图上然后更新地图,而不提取特征。这样可…
FASTER-LIO作为FAST-LIO2的续作,通过一些处理将速率进一步提升,文中不使用复杂的基于树的结构来划分空间点云,而使用增量体素(iVox)作为我们的点云空间数据结构,它是从传统体素修改而来的,支持增量插入和并行近似k-NN查询。下面是一些文中的改进点:
FASTER-LIO作为FAST-LIO2的续作,通过一些处理将速率进一步提升,文中不使用复杂的基于树的结构来划分空间点云,而使用增量体素(iVox)作为我们的点云空间数据结构,它是从传统体素修改而来的,支持增量插入和并行近似k-NN查询。下面是一些文中的改进点:
https://github.com/hku-mars/FAST_LIOFAST-LIO,FAST-LIO2与FASTER-LIO - 古月居综述由于在ikd-tree上计算效率的提高,我们直接将原始点配准到地图上,这使得帧间配准即使是 在剧烈的运动和非常混乱的环境中也准确…
FAST-LIO2的状态估计是从FAST-LIO继承的紧耦合迭代卡尔曼滤波器,FAST-LIO2的流程如图1所示,顺序采样的激光雷达原始点首先在10ms(用于100Hz更新)和100ms(用于10Hz更新)之间的时间段内累积。累积的点云称为扫描数据,为了执行状态估计,新扫描中的点云通过紧耦合迭代卡尔曼滤波框架配准到大型局部地图中维护的地图点(...
0. 简介现在越来越多的激光雷达方法如雨后春笋一般冒了出来,最近以FAST-LIO为代表的系列渐渐地被大众接受。而FAST-LIO2的工作越来越被大众所...
FAST-LIO2代码解析(一),现在越来越多的激光雷达方法如雨后春笋一般冒了出来,最近以FAST-LIO为代表的系列渐时作为自己的学习笔记来留给后来人学习。...
将fast-livo视觉部分移植到faster-lio中,使用自适应体素的地图表征形式,最新版加入STD描述子检测回环并更新在分支fastlivo_voxel_std中 - whu-lyh/faster-livo
Postgraduate Thesis: fast_lio_sam + dynamic removal (T-GRS 2024) + multi-session mapping (ICRA 2022 Kim) + object-level update + online relocalization (ICRA 2025 submittion) + real-world application (MD-LVIO) - JS-622/better_fastlio2
9955 1 01:29 App Fast-LIO2-BA:基于Fast-LIO2改进,改善z轴漂移,提高定位精度。嵌入稳定三角网回环检测。 5706 0 02:05 App lidar点云着色,视觉激光无偏差 7389 1 02:01 App Faster-LIO-BA:双Mid360实时定位建图,敬请欣赏点云之美。信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【201...