FAST-LIVO2: 高效的LiDAR-惯性-视觉传感器融合框架用于实时精准的SLAM任务 本文介绍了一个新型的传感器融合框架——FAST-LIVO2,它结合了LiDAR、惯性测量单元(IMU)和视觉传感器,旨在解决传统单一传感器在SLAM(同步定位与建图)任务中的局限性,特别是在处理复杂环境和提高系统效率方面。FAST-LIVO2通过直接方法进行数据融合...
在SLAM中,据我有限的阅读[2],在SLAM的LIO方向最早出现Propagation(传播)这个名词的时候是在2019年,港科大的刘明老师团队成员发布paper叫 LIOM[3],但里面只涉及IMU的Propagation(传播),与2020年的paper LINS[4]都是一作的Haoyang He,然后2021年Mars实验室的paper FAST_LIO1是对它进行的升级;同年还有林家荣的R2LIVE...
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。 4392 0 02:34 App 继fast-lio2,fast-livo2,balm2之后,港大MARS Lab团队再推出swarm-lio2:无人机群体的去中心化高效激光雷达-惯性里程计 7002 2 02:06 App 多层长走廊场景下Fast-Lio2、Point-Lio、LIO-SAM、Faste...
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...
激光雷达惯性SLAM-FastLio2,一个月搞定! 2023-06-02 09:12 发布于:山西省 计算机视觉life”,选择“星标” 快速获得最新干货 FAST-LIO2是香港大学火星实验室(MARS)发表在IEEE-RAL和IEEE-TRO的两篇论文,是一种具有高计算效率、高鲁棒性的雷达惯性里程计(LIO)。它通过紧耦合误差状态卡尔曼滤波器实现IMU和激光...
香港大学开源的这个激光雷达惯性SLAM太强啦!没错,就是FAST-LIO2。虽然已经开源了几年,但是直到现在仍然是企业落地应用最多的激光惯性SLAM框架: 主要是因为它有几个极大的优点: 1、高效率的增量k-d树数据结构。提供高效率的最近邻搜索,支持增量式地图更新,包括点云的插入与删除、树的上采样和下采样,极大减少计算...
我们称这种基于原始点的配准方法为直接法,类比于视觉SLAM[21]。去除手动特征提取使系统自然适用于不同的激光雷达传感器;3)我们将这两个关键技术整合到我们最近开发的一个完全紧耦合的激光雷达惯性里程计系统 FAST-LIO [22]。该系统通过使用 IMU的严格反向传播来修正每个点的运动并通过流形迭代卡尔曼滤波器估计系统的...
Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库,在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。使用ceres库必须先安装eigen库,ceres库是基于eigen的。 这个库需要在Git里面下载解压一下,然后安装的时候不要按照官方的安装命令来,有很多的错误。
FAST-LIO,FAST-LIO2与FASTER-LIO 0. 简介 继LLOAM后,三维SLAM迎来了蓬勃的发展,最近一只FAST-SLAM为代表的3D-SLAM迎来了蓬勃的发展,FASTER-LIO也可以看到国内知名SLAMer高博的影子。为此我们来看一下FAST-SLAM这类SLAM算法的优势在哪里。 1. FAST-LIO
fast-lio激光slam原理 Fast-LIO (Fast Lightweight Incremental Odometry) is a laser-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system that has gained popularity due to its efficiency and accuracy. In this article, we will explore the principles behind Fast-LIO, highlighting its key features ...