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...
本文方法可以适用于机械雷达和固态雷达,并能实时的ARM和Intel的处理器上运行,作者已经开源了代码。 代码地址:https://github.com/hku-mars/FAST- LIVO本文的 主要贡献有: 一个建立在两个基于直接法的紧耦合的完整的激光视觉惯导融合的slam框架; 一个直接高效的最大程度重用LIO构建的地图的VIO框架,具体来说利用地图...
该系统支持多线旋转激光雷达和具有完全不同扫描模式的新兴固态激光雷达,并且可以在英特尔和ARM处理器上实时运行。我们在Github2上开源了这项工作的代码和数据集,以造福机器人社区。 FAST-LVIO,github地址:https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO 1-引言 近年来,同步定位与映射(SLAM)在未知环境下的实时三维重建和定...
GitHub Copilot Enterprise-grade AI features Premium Support Enterprise-grade 24/7 support Pricing Search or jump to... Search code, repositories, users, issues, pull requests... Provide feedback We read every piece of feedback, and take your input very seriously. Include my ...
点这里 Fast-Livo2 github开源地址,点这里预计2024年开源 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...
开源代码(待上传):https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO 本文的贡献如下: 1、一种紧耦合的LiDAR-inertial-visual里程仪框架,它建立在两个紧耦合的里程计系统之上:LIO子系统和VIO子系统,这两个子系统都不需要提取特征,通过将各自的激光雷达或视觉数据与IMU进行融合来联合估计系统状态。
代码: https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO 来源:香港大学 论文名称:FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry 原文作者:Chunran Zheng 内容提要 为了在同步定位与测绘(SLAM)任务中实现准确而鲁棒的姿态估计,多传感器融合被证明是一种有效的解决方案,在机器人应用中具有...
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...
准备工作 ROS-noetic PCL>=1.6 Eigen>=3.3.4 OpenCV>=3.2,我用的是4.2 Sophus git clone https://github.com/strasdat/Sophus.git cd Sophus git checkout a621ff mkdir build && cd build && cmake .. make sudo make install 1. 2. 3.
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。