此外,为了提高图像对齐的鲁棒性,FAST-LIVO2采用按需光线投射操作,并实时估计图像曝光时间。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Git...
1-FAST-LIVO中并没有对相机、LiDAR时间戳进行强对齐,因为在实际应用中,两种传感器的数据传输是很难实时同步,通常的解决方案也类似论文中提到的,以高频率IMU时间戳作为基准,哪个传感器的时间能对齐,则用哪个 2-FAST-LIVO论文中的公式与FAST-LIO差不多,公式推导可以参考FAST-LIO论文精度及公式推导 五、地图管理 我们...
最近文章《Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry》提出了FAST-LIVO,这是一种快速LiDAR惯性-视觉里程计系统,它建立在两个紧耦合的直接里程计子系统之上:VIO子系统和LIO子系统。LIO子系统将新扫描的原始点(而不是边缘或平面上的特征点)添加到增量构建的点云地图中...
FAST-LIVO FAST-LIVO(Fast LiDAR-Inertial-Visual Odometry)是一种融合LiDAR(激光雷达)、惯性测量单元(IMU)和视觉信息的里程计算法。它旨在提供高精度和实时的位姿估计,适用于无人机、自主驾驶车辆等需要高精度定位的应用场景。 以下是FAST-LIVO的几个关键特性: 多传感器融合:结合了LiDAR、IMU和摄像头的数据,利用各...
最新SLAM算法:FAST-LIVO2复现-对比FAST-LIVO1,上午刚开源,大家快去复现GitHub - hku-mars/FAST-LIVO2: FAST-LIVO2: Fast, Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry, 视频播放量 2515、弹幕量 0、点赞数 61、投硬币枚数 20、收藏人数 72、转发人数 33, 视频作者 长风破浪-
fast livo以其高精度彩色稠密点云著称,加上高效的算法库,使其可以适应高速载具的移动速度,该算法连续多年霸榜年度slam算法库前十,究竟其好在哪里? 实际效果如何?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/gwmuna...
论文地址:FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-DirectLiDAR-Inertial-Visual Odometry 多传感器融合可以实现准确和鲁棒的位姿估计,在机器人应用中具有很大的潜力。本文提出了FAST-LVIO:一种融合LiDAR-IMU-视觉的里程计系统,它由两个紧耦合的子系统构成:VIO子系统和LIO子系统。LIO子系统将当前帧扫描到的原始点...
FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry 本文提出了一种快速激光视觉惯导融合的SLAM系统，包括LIO和VIO两个紧耦合子系统。LIO直接将当前扫描点与增量构建的地图对齐，而地图点辅助基于直接法的VIO系统进行图像对齐。为提升VIO系统鲁棒性和准确性，提出了一种新方法...
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巨大的潜力。本文提出了一种快速激光雷达惯性视觉测程系统FAST-LIVO...
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。