cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO cd ../ catkin_make source ~/catkin_ws/devel/setup.bash 4. Run the package Please note that our system can only work in the hard synchronized LiDAR-Inertial-Visual dataset at present due to the unestimated time offset...
最后,我们详细介绍了FAST-LIVO2的三个应用:无人机机载导航,展示了系统在实时机载导航中的计算效率;机载测绘,展示了系统的测绘精度;以及基于网格和NeRF的3D模型渲染,强调了我们重建的密集地图对后续渲染任务的适用性。我们在GitHub上开源了我们的代码、数据集和应用,以造福机器人社区。 3. 效果展示 4. 主要贡献 F...
cdcatkin_ws/src gitclonehttps://github.com/uzh-rpg/rpg_vikit.git 2.5livox_ros_driver Followlivox_ros_driver Installation. 3. Build Clone the repository and catkin_make: cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO cd ../ catkin_make source ~/catkin_ws/devel/set...
FAST-LIO2:https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git FASTER-LIO:https://github.com/gaoxiang12/faster-lio.git STD:https://github.com/hku-mars/STD.git VoxelMap:https://github.com/hku-mars/VoxelMap.git Releases 1tags Packages No packages published ...
项目地址:GitHub - hku-mars/FAST-LIVO2: FAST-LIVO2: Fast, Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry 感谢港大大佬的贡献,这个slam算法十分惊艳,太牛了。 1.环境 Ubuntu18.04 gnu Ros melodic 注意,WSL也可以满足上述条件,但是需要自己安装可视化功能插件。这里推荐ubuntu版本为18.04,港大的算法ubuntu18.04基本都能很...
让我带大家通过一块复现(软件+硬件)来窥探其核心 教程地址:https://gitee.com/gwmunan/ros2/wikis/pages 该教程代码地址:https://gitee.com/gwmunan/fast-livo_-reproduction fast livo开源地址:https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO fast livo2开源地址:https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO2...
为了进一步提高vio系统的鲁棒性和准确性,作者提出了一种新的方法来剔除边缘或者在视觉中遮挡的地图点。 这里的代码也已经完成了开源,在Github上可以找到。 1. 文章贡献 在机器人技术中使用的传感器中,相机、激光雷达和惯性测量单元(imu)可能是SLAM任务中使用最广泛的传感器。几个最近的激光雷达惯性视觉...
https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver/ 分类: slam 算法 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 开锁球 粉丝- 1 关注- 0 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: ROS 初级 - 解析 roslaunch 文件 » 下一篇: ubuntu有线网络连接 posted...
代码地址:https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO 录用:IROS2022 香港大学火星实验室非常高产且质量上乘,FAST-LIVO是他们发表在IROS 2022的工作,这是LiDAR + IMU+ 相机的多传感器融合方案。 这个是他们使用的数据采集设备,自己用STM32把激光雷达和相机做了个硬同步。
Fast-Livo github开源地址,点这里 Fast-Livo2 github开源地址,点这里 复现节奏安排 1.设备配置与组装 2.环境搭建与驱动调试 3.硬件同步 4.多传感器标定(相机与雷达) 5.运行Fast-Livo 6.效果调优 说明:为避免原有.git记录冲突,直接打包文件上传 配套教程地址 ...