一、LIO_SAM对于intensity值使用解读 1.1 作为反射率给点云上色 1.2 作为关键帧的索引的使用 1.3 为什么索引还会是小数? 二、FAST_LIO对intensity值的使用 2.1 Livox雷达的(目标)反射率到底是什么? 2.2 用intensity提取车道线 2.3 用intensity对点云上色 三、激光语义(半)自动化提取 3.1 激光语义常见类别 ROS 的...
首先LIO_SAM加回环的主要原因,是它能够提供更多的约束,方便我们构建残差的约束; 但它的回环缺点在哪里呢?首先可了解本文2.1节所示;LIO_SAM的回环是搜索LocalMap时空外的激光点云,且在找到最近关键帧点云后,在它附近寻找2*historyKeyframeSearchNum(含有正负,所以乘以2)个关键帧点云,作为icp.setInputTarget(prevKey...
激光SLAM使用的激光雷达分为单线和多线激光雷达,(拼课 wwit1024) 单线激光雷达具有结构简单、扫描速度快、分辨率高、可靠性高、测量距离远、成本低、体积小便于集成等优势。在角频率和灵敏度反映方面,单线激光雷达比多线激光雷达更加快捷,所以,在测量周围障碍物的距离和精度上更加精确。但是,单线雷达只能平面式扫描...
A SLAM implementation combining FAST-LIO2 with pose graph optimization and loop closing based on Quatro and Nano-GICP - engcang/FAST-LIO-SAM-QN
最新SLAM算法:FAST-LIVO2复现-对比FAST-LIVO1,上午刚开源,大家快去复现GitHub - hku-mars/FAST-LIVO2: FAST-LIVO2: Fast, Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry, 视频播放量 2515、弹幕量 0、点赞数 61、投硬币枚数 20、收藏人数 72、转发人数 33, 视频作者 长风破浪-
YOLO-fast-lio-sam 是一个结合了目标检测和 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的激光图像目标检测项目。它的主要目标是通过融合目标检测和 SLAM 的方法,提高激光图像中目标检测的准确性和鲁棒性。YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法
FAST-LIO: A Fast, Robust LiDAR-inertial Odometry Package by Tightly-Coupled Iterated Kalman Filter,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Evernaive/FAST_LIO_SAMPublic forked fromkahowang/FAST_LIO_SAM NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star1 Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options Commit History Commits on Jan 4, 2024 ...
之前,我曾经和计算机视觉life联合开设了项目实战课:带你实现激光雷达SLAM:ALOAM+ LINK3D + CSF + BALM,效果逼近LIO-SAM!,参与的小伙伴们都非常积极主动,短短2个月时间,不少小伙伴从小白快速成长为经验丰富的SLAMer,圆满的完成了任务,从0到1积累了丰富的项目实战经验,收获了学员的好评!比如下面: ...
LIO-SAM[30]的里程计需要一个9轴IMU来产生姿态测量,这个测量量是在一个小的局部地图中进行帧间配准的前提。LINS[31]将紧耦合迭代卡尔曼滤波器和机器人中心公式引入到里程计中的激光雷达姿态优化当中。因为上述工作为了获取实时的性能通常构建小的局部地图,所以里程计漂移地很快,需要进行低速率的建图过程,例如建图...