公式1 Fast-LIO状态误差方程 误差的估计值=状态的真值-状态的估计值。然后由状态转移方程从i+1时刻递推到i时刻。 接下来线性化呗,我们都知道KF用的是一阶泰勒展开,那么这里的F_x就是一阶导,又因为误差和噪声的期望都为0,所以这使得我们可以在0处展开,因此只需要求解在0处的导数即可: F_{\tilde{x}}=\...
FAST-LIO是香港大学MARS实验室提出的激光-imu里程计方法。(一些链接:github; FASTLIO论文; FASTLIO2论文;FASTLIO2作者本人的讲座) 个人认为FAST-LIO系列的主要贡献在于 将卡尔曼增益的计算效率提升(通过换一种K的计算公式),以及用iKD-tree加速kd树的构建,并尝试了不使用特征点,最终目标是将计算速度提升。 算法流程...
得益于ikd-Tree,Fast-LIO2不再是类似LOAM般的提取edge特征与plane特征,而是直接将每个三维点与地图配准。因此,其能够较稳定地运行在一些较难提取手工特征的场景中。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100...
最近文章《Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry》提出了FAST-LIVO,这是一种快速LiDAR惯性-视觉里程计系统,它建立在两个紧耦合的直接里程计子系统之上: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)添加到增量构建的点云地图中...
fast-lio 数学原理 快速割线算法,又称为fast-lio(Fast Linear Interpolation Optimization)算法。这是一种快速计算多项式插值的方法,用于解决在计算机图形学和计算机视觉领域中的一些问题。 在计算机图形学中,我们经常需要对二维或三维的离散数据进行插值,以便更好地呈现图像或模拟现实情况。多项式插值是一种常用的方法,它...
展开FAST-LIO与其它开源框架相比,在精度、计算速度方面具有更优越的表现,是目前最先进的开源LIO框架之一。…
在FAST-LIO中,最小累积间隔设置为20ms,导致高达50Hz的全状态估计(即里程计输出)和地图更新,如图所示。第2(a)段。这样一组累积的点被称为扫描,处理它的时间表示为tk(见图第2(b)段)。从原始点中,我们提取具有高局部平滑度[8]的平面点和具有低局部平滑度的边缘点,如[10]所示。假设特征点的数量为m,每个...
FAST LIO是广泛使用的雷达与IMU紧耦合导航定位算法，对于四足机器人而言，高精度导航能有效构建局部高程图，实现自主越障和落足点选择。高速计的高精度亦为自主导航提供可靠反馈。原始FastLIO缺乏回环功能，ETH RSL实验室的修改版能检测回环，增强室内狭窄区域的自主机动性。安装与测试需要以下依赖：Ubuntu 18...
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 ...
使用ROSBAG数据集测试FAST-LIO 以livox_horizon为例 注意:如果需要录制bag文件,并且使用livox avia 或者 livox horizon 可以直接用:由于以上两款solid-state-lidar都有内置imu所以无需外参的标定 $ roslaunch livox_ros_driver livox_lidar_msg.launch $ rosbag record xxx.bag ...