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...
我们实现的系统FAST-LIO2和数据结构ikd-Tree在Github上都是开源的。 论文链接 https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2107.06829 代码链接 GitHub - hku-mars/FAST_LIO: A computationally efficient and robust LiDAR-inertial odometry (LIO) package 标题、作者 摘要原文 论文附图、表...
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 关闭 观看更多 更多 正在加载 正在加载 退出全屏 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 关闭 观看更多 更多 正在加载 正在加载 展开剩余73...
TARDIS: 参考 论文[1][2] 高博“简明ESKF推导” 推导 [1]. Xu W, Zhang F. Fast-lio: A fast, robust lidar-inertial odometry package by tightly-coupled iterated kalman fil… 阅读全文
自动驾驶 | SLAM & 多传感器融合定位 阅读全文 雷达惯性里程计论文阅读笔记—FAST-LIO2 (二) Poao 清风自来 岩下花开 Poao: 简述 之前已经介绍过FAST-LIO是什么,以及如何下载并跑例程。(参考下面这篇文章) 而想要学习FAST-LIO算法的工作原理,ROS功能包架构等细节内容,就需要阅读一下相关的论文啦。FAST-LIO...
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 ...
2、一起学论文:语义SLAM。一起精读重要的论文,讨论研究思路和方法。 3、香港大学开源激光惯性算法FAST-LIO2。搞懂原理和代码,最好能一起对源码进行中文注释。 4、香港科技大学开源GVINS。搞懂原理和代码,最好能一起对源码进行中文注释。 以上...
论文解读 公式推导 fast-lio2公式(1):都是求时间的导数,与时间无关的常量导数都是0。fast-lio2公式(10):IEKF的先验分布。fast-lio2公式(13):IEKF的目标函数,右边项是观测约束。fast-lio2公式(14):IEKF代入(10)的后验分布。fast-lio公式(18):令 P=(Jκ)−1P^k(Jκ)−T,是卡尔曼滤波的状态转移...
读R2LIVE论文提到IEKF(Iterated Kalman Filter)和高斯牛顿方法在数学上的等价性[7],参考文献[8] 1.4 ESEKF(error-state extended Kalman filter) // 待扩展 二、 State Estimation中前向传播的状态递推 在文中,中括号[ ]表达文章引用,( )小括号表达公式引用; ...