论文题目:FAST-LIO: A Fast, Robust LiDAR-inertial Odometry Package by Tightly-Coupled Iterated Kalman Filter,FAST-LIO:一种基于紧耦合IKF算法的快速的,鲁棒性的激光雷达惯性里程计。这里主要按照自己的理解对论文内容要简短的介绍。 论文主要贡献 相比于其他的松耦合方案,该论文提出了一套激光雷达惯性紧耦合方案,...
将公式(15)中先验的线性化代入公式(17),并优化最终的二次成本,可以得到标准的迭代卡尔曼滤波器论文[21],可以用于如下计算: 简化符号,令 公式(18)中,第一个为卡尔曼增益的计算,第二个为迭代公式,类似高斯牛顿,具体的推导过程参考Fast-lio公式推导 更新过后的估计值x^k+1k,接下来将会用于模块5.3中的残差计算,...
论文:《FAST-LIO: Fast LiDAR-Inertial Odometry with Robust Initialization》 I. 介绍 同时定位与地图构建(SLAM)是移动机器人(如无人机)的基本前提。视觉(惯性)里程计(VO),如立体视觉里程计[1]和单目视觉里程计[2, 3],由于其轻量和低成本,常用于移动机器人。尽管提供了丰富的RGB信息,视觉解决方案缺乏直接的...
香港大学开源FAST-LIO简介,对比及学习方法(附详细解读文档!) #香港大学 #科技 #编程 #论文 - 计算机视觉life于20230615发布在抖音,已经收获了4.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
SSD论文阅读 SSD:Single Shot MuiltiBox Dectector论文阅读 实时one-stage目标检测:端到端训练,比YOLO更快但准确度和Faster RCNN相当 预测类别分数和相对于gt box的位置偏移 在不同层级的feature map预测不同宽高比DBox(Default Box,类似于archor),以检测不同形状和宽高比的物体 网络架构 VGG结构加多层feature ma...
fastlio fastlio2 pointlio 都是港大开源的很好的工作 其中fastlio2是对fastlio的升级 没有使用特征提取 使用gicp方式做点到面的约束 pointlio没有使用迭代卡尔曼滤波方式进行优化 也没有做针对scan的运动补偿 而是针对scan中的每一个点的时间都做了观测。
fastlio 激光雷达参数 FAST-LIO2的激光雷达参数为:线数≥128线,测量范围为0.2°~0.5°,测距范围为0.2~120米,测距精度为±2厘米,重复频率为50~100Hz。 FAST-LIO2建立在高效、紧耦合迭代卡尔曼滤波器的基础上,有两个关键新颖之处,可以实现快速、稳健与准确的激光雷达导航(与测绘)。 激光雷达的工作原理是通过向...
A SLAM implementation combining FAST-LIO2 with pose graph optimization and loop closing based on Quatro and Nano-GICP - engcang/FAST-LIO-SAM-QN
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.FAST_LIO_LC的作者yan...
Fast-Lio 论文解读 文哥哥 外行星的ENG2 人赞同了该文章 目录 收起 1:系统框架 2:fast-lio的突出点: 3: 系统模型 代码中的系统状态: 6: State Estimation 7: Forward Propagation 8: The propagated covariance 9: Backward Propagation and motion compensation 10: Residual Computation: 11: Iterated St...