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
今天跑SubT的Multi-Floor数据集,发现LIO-SAM的表现优于FAST-LIO。分析原因如下: (1)FAST-LIO这种ikd-tree的地图有问题,它不会记住很久之前的点云,所以一旦产生漂移,除了回环检测,误差就修正不过来了,整个…
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...
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.darknet_ros为YOLO系列...
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...
为了在同步定位与测绘(SLAM)任务中实现准确而鲁棒的姿态估计,多传感器融合被证明是一种有效的解决方案,在机器人应用中具有巨大的潜力。本文提出了一种快速激光雷达惯性视觉测程系统FAST-LIVO,该系统基于两个紧密耦合的直接测程子系统:VIO子系统和LIO子系统。LIO子系统将新扫描的原始点(而不是边缘或平面上的特征点)...
cd ~/$A_ROS_DIR$/src git clone https://github.com/Hero941215/fast_lio-sam_loop-gps cd fast_lio-sam_loop-gps git submodule update --init cd ../.. catkin_make source devel/setup.bash Remember to source the livox_ros_driver before build (follow 1.3 livox_ros_driver) ...
FAST-LIO-SLAM:FAST-LIO与点云上下文闭环检测模块的集成。 FAST-LIO-LOCALIZATION:FAST-LIO与重定位功能模块的集成。 实验 A 数据结构评估 增量更新、kNN搜索和总时间的每次扫描点云平均消耗时间的比较 不同树大小的数据结构比较结果 B 在数据集中的精度评估 ...
NICS-ROBOT/FAST_LIO_SAM 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 统计 搜索 Watchers (2) szy 关注