前面介绍FAST_LIO1中的反向和前向传播,实际上FAST_LIO2与FAST_LIO1的原理是一致的,现在深入到细节中去;感性地说一下,paper是抽象的,只能让我们了解到大概,但没办法深入到细节里去;但是代码却是可以深入到细节中去,但遗憾的是代码太细节了,没有宏观的概括性,所以二者需要相辅相成!AVIA雷达的运行图见[1],先...
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(prevKeyframeCloud);然后当前帧作为待匹配的点云icp.setInputSource(cureKeyframeCloud);进行ICP的匹配,匹配后结果...
A SLAM implementation combining FAST-LIO2 with pose graph optimization and loop closing based on Quatro and Nano-GICP - engcang/FAST-LIO-SAM-QN
原始点云配准最典型的算法是ICP,近期发表的IMLS-SLAM则通过为每个点赋予不同的权重的方式,提升了配准精度,但带来的是计算效率进一步下降(1~2秒每帧)。 特征点配准最主流的做法是提取特征点,然后优化特征点的 point-to-line/surface 距离,如 LOAM/LeGO-LOAM/Lio-SAM,以及基于深度学习提取特征的 CAE-LO 等,但深...
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
特征点配准最主流的做法是提取特征点,然后优化特征点的 point-to-line/surface 距离,如 LOAM/LeGO-LOAM/Lio-SAM,以及基于深度学习提取特征的 CAE-LO 等,但深度学习的方法受限于特征必须要事先学习。 Methodology 方法 A. Sensor Model and Feature Extraction 特征提取 ...
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...
# FAST-LIO-SAM-QN + This repository is a SLAM implementation combining [FAST-LIO2](https://github.com/hku-mars/FAST_LIO) with pose graph optimization and loop closing based on [Quatro](https://github.com/url-kaist/Quatro) and [Nano-GICP](https://github.com/vectr-ucla/direct_lidar_odo...
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