首先LIO_SAM加回环的主要原因,是它能够提供更多的约束,方便我们构建残差的约束; 但它的回环缺点在哪里呢?首先可了解本文2.1节所示;LIO_SAM的回环是搜索LocalMap时空外的激光点云,且在找到最近关键帧点云后,在它附近寻找2*historyKeyframeSearchNum(含有正负,所以乘以2)个关键帧点云,作为icp.setInputTarget(prevKey...
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 激光语义常见类别 ROS 的...
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...
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。
YOLO-fast-lio-sam 是一个结合了目标检测和 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的激光图像目标检测项目。它的主要目标是通过融合目标检测和 SLAM 的方法,提高激光图像中目标检测的准确性和鲁棒性。YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法
LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping.md ,使用类似于LOAM的方法来进行Scan-to-model的位姿估计。 GPS节点 使用GPS获得的绝对尺度来消除里程计的累计误差,但是GPS本身在复杂环境下可能会不可用,所以需要对GPS的可靠性进行评估. 回环检测 对于每一个关键帧,在历史帧中找到的最...
前面说过,fast_lio是一种里程计算法,他可以根据输入的传感器的数据,输出机器人的里程计信息等。如下图所示,fast_lio文件下的launch文件夹下,共计有四种雷达的launch文件,分别为avia、horizon、outer64、velodyne,其config文件下为这四种雷达的yaml配置文件。
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3.9万 23 03:54 App 港大最新Science Robotics 激光雷达无人机高速自主导航 4591 1 02:52 App 【MID360 激光惯性里程计测试】LIO-SAM、Fast-LIO和Faster-LIO上下楼梯+长走廊测试 6110 0 02:11 App Ego-Planner+VINS-Fusion实机自主导航 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...