FAST-LIO的论文目前有两篇(参考的GitHub),一篇介绍FAST-LIO,一篇介绍FAST-LIO2。我们前面使用到的ROS功能包是FAST-LIO2,即FAST-LIO的升级版。 为此,我们需要依次阅读两篇论文,论文的下载链接如下(直接搬运的GitHub上的下载链接) FAST-LIO2: Fast Direct LiDAR-inertial Odometry FAST-LIO: A Fast, Robust LiDAR...
4. Fw 与Fi 与论文不对应的原因: 引用: 【1】:FAST-LIO2代码解析(四) - 古月居 【2】:FAST-LIO: A Fast, Robust LiDAR-inertial Odometry Package by Tightly-Coupled Iterated Kalman Filter 【3】: github.com/hku-mars/FAS 编辑于 2023-10-26 10:22・IP 属地江苏 ...
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的状态估计继承了FAST-LIO[22]的特点,是一种紧耦合迭代卡尔曼滤波器,并进一步引入了LiDAR-IMU外部参数的在线校准。FAST-LIO2的论文中简要地解释了过滤器的基本公式和工作流程,如果读者需要了解更多,请读者参阅原论文并且结合[22]了解更多细节。 3.建图 在本节中,论文描述了如何增量地维护一个映射(即插...
摘要:本文介绍了FAST-LIO2:一种快速、稳健且通用的激光惯性里程计框架。FAST-LIO2建立在高效的紧耦合迭代卡尔曼滤波器的基础上,有两个关键的创新之处,可以实现快速、稳健和准确的激光雷达导航(和建图)。第一个是不提取特征直接将原始点配准到地图(并随后更新地图,即建图),而这使得环境中的细微特征能够被利用,从...
FAST-LIO2的状态估计继承了FAST-LIO[22]的特点,是一种紧耦合迭代卡尔曼滤波器,并进一步引入了LiDAR-IMU外部参数的在线校准。FAST-LIO2的论文中简要地解释了过滤器的基本公式和工作流程,如果读者需要了解更多,请读者参阅原论文并且结合[22]了解更多细节。
在进行fast lio2公式推导之前,需要对一些前置知识进行介绍。首先,lio2是一种化合物的分子式,代表了锂离子和氧化物之间的化学结合关系。在这个公式推导中,要解决的问题是在快速充放电过程中锂离子与氧化物之间的扩散速率及电荷传输效率等问题。 2.2 公式推导过程: 快速充放电过程中锂离子与氧化物的扩散速率及电荷传输...
nh.param<double>("cube_side_length", cube_len, 200); // 地图的局部区域的长度(FastLio2论文中有解释) nh.param<float>("mapping/det_range", DET_RANGE, 300.f); // 激光雷达的最大探测范围 nh.param<double>("mapping/fov_degree", fov_deg, 180); // 激光雷达的视场角 ...
简介:FAST-LIO2是一种基于紧耦合迭代卡尔曼滤波器的激光雷达惯性里程计系统,通过两大创新实现了快速、稳健和准确的导航。首先,它取消了特征提取步骤,直接配准原始点到地图,提高了匹配的精确性。其次,它采用增量k-d树数据结构维护地图,实现了高效的数据更新和查询。在多种激光雷达数据集上的实验证明,FAST-LIO2的计算...
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 ...