FAST-LIO2比其他最先进的激光雷达惯性导航系统低得多的计算量实现了持续更高的精度,在小视场的固态激光雷达上也进行了各种真实世环境的实验,总体而言,FAST-LIO2计算效率高,鲁棒性强,多功能,同时仍能实现比现有方法更高的精度,FAST-LIO2和数据结构kd树的实现都是在Github上开源了。 https://github.com/hku-mars/...
FAST-LIO2 是在 FAST-LIO的基础上改进的,故部分论文内容与第一篇相同。 本文介绍了 FAST-LIO2:一种快速、稳健且通用的 LiDAR 惯性里程计框架。 FASTLIO2 建立在高效紧耦合迭代卡尔曼滤波器的基础上,具有两个关键创新,可实现快速、稳健和准确的 LiDAR 导航(和映射)。第一个是直接将原始点注册到地图(并随后更...
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...
在实际应用中,FAST-LIO2的准确性和实时性使得它在机器人导航、无人驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用潜力。例如,在机器人导航中,FAST-LIO2可以帮助机器人准确感知周围环境并自主规划路径;在无人驾驶中,它可以为车辆提供稳定的定位服务以确保行车安全;在增强现实中,它可以为用户提供精准的位置感知和交互体验。 最后...
fast lio2 公式fast lio2公式 FAST-LIO2是一种快速、稳健、通用的激光雷达惯性里程计框架。该框架基于高效、紧耦合迭代卡尔曼滤波器,具有两个关键新颖之处,可以实现快速、稳健与准确的激光雷达导航(与测绘)。 在FAST-LIO2中,主要通过对混合流形上加减进行一阶泰勒展开的方式来得到误差状态的状态转移关系。在ESEKF...
Fast-LIO2 是一种基于 LiDAR 的里程计系统,它使用 Mid360 激光雷达来测量车辆周围的环境。这种系统可以提供高精度的 3D 点云数据,用于自动驾驶车辆中的定位、导航和地图构建等任务。 在Fast-LIO2 系统中,Ego-Planner 是一种用于规划车辆路径的算法。它通过分析周围环境的点云数据,预测车辆的未来位置和方向,从而实...
1、基于Fast-LIO2 改进,有效改善z轴漂移问题,在z轴约束上有明显提升。 2、嵌入最新SOTA回环检测算法STD:稳定三角网描述子,有效检测回环并解决回环重影问题。 3、基于改进框架构建的先验地图进行快速重定位。 效果也是非常的棒并且已经在工程中应用,最终效果见视频 ...
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和激光雷达融合的状态估计,是目前最先进的开源LIO框架之一。 已关注 关注 重播分享赞 ...
FAST-LIO2作为一种激光雷达与惯导里程计框架,可以适应不同类型的激光雷达,包括固态雷达。因此,FAST-LIO2与固态雷达是相辅相成的,固态雷达的发展为FAST-LIO2的应用提供了更广阔的空间。 FAST-LIO2固态雷达可以应用于自动驾驶、机器人导航、智能物流等领域。例如,在...
此外FAST-LIO2的状态估计是从FAST-LIO继承的紧耦合迭代卡尔曼滤波器(IEKF),FAST-LIO2的流程如下图所示,顺序采样的激光雷达原始点首先在10ms(用于100Hz更新)和100ms(用于10Hz更新)之间的时间段内累积。累积的点云称为扫描数据,为了执行状态估计,新扫描中的点云通过紧耦合迭代卡尔曼滤波框架配准到大型局部地图中...