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...
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...
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...
JS-622/YOLO-fast-lio-sam Error Looks like something went wrong! About 结合YOLO目标检测的激光图像目标检测SLAM项目 Resources Readme License GPL-2.0 license Activity Stars 58 stars Watchers 3 watching Forks 9 forks Report repository Releases No releases published Packages No packages ...
1.FAST-LIO2为紧耦合的lio slam系统,因其缺乏前端,所以缺少全局一致性,参考lio_sam的后端部分,接入GTSAM进行后端优化。 2.FAST_LIO_SLAM的作者kim在FAST-LIO2的基础上,添加SC-PGO模块,通过加入ScanContext全局描述子,进行回环修正,SC-PGO模块与FAST-LIO2解耦,非常方便,很优秀的工作。
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...
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
1.FAST-LIO2为紧耦合的lio slam系统,因其缺乏前端,所以缺少全局一致性,参考lio_sam的后端部分,接入GTSAM进行后端优化。 2.FAST_LIO_SLAM的作者kim在FAST-LIO2的基础上,添加SC-PGO模块,通过加入ScanContext全局描述子,进行回环修正,SC-PGO模块与FAST-LIO2解耦,非常方便,很优秀的工作。 3.FAST_LIO_LC的作者yan...
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: ...
代码:https://github.com/hku-mars/FAST_LIO 来源:arxiv2021 文章仅做学术分享,如有侵权联系删文。未经博主同意请勿擅自转载。 摘要 本文介绍了FAST-LIO2:一种快速、鲁棒的、通用的激光雷达惯性里程计框架,FASTLIO2以高效紧耦合的方式迭代卡尔曼滤波器为基础,具有两个关键的新颖之处,可实现快速、稳健和精确的激...