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 4706、弹幕量 0、点赞数 79、投硬币枚数 28、收藏人数 115、转发人数 42, 视频作者 长风破浪-
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...
FastLIVO 激光雷达视觉融合完成了,这次效果好了,重合了,嘎嘎香。 屿Anglersking 01:35 [ROS2] FAST-LIVO2 复现 Jetson + Mid 360 + D435i Azusa-Cat 28541 13:22 SLAM系列之Fast Livo复现(二) GundaSmart 88870 03:02 rk3588-ros2-humble和mid360激光雷达+fast-lio2算法实现机器人无人车户外小公园slam...
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的前向传播与FAST-LIO是一样的,具体公式推导请参考:FAST-LIO论文精度与公式推导 状态预测(2)和协方差(3)从接收最后一次激光雷达或图像测量的时间tk−1传播到接收当前激光雷达或成像测量的时间tk,每个IMU测量的接收ui在tk−1-tk之间。(2)和(3)中的初始状态和协方差分别为\bar{x}k−1和\bar{...
对于GTSAM后端来说,主要的就是一些因子图加入,然后剩下的就是用回环完成优化的。优化对应的位姿然后完成相应的地图映射的操作。 1. 增加RGB信息 在publish_frame_world_rgb中,我们可以看到publish的信息是带RGB的,所以我们在此基础上增加了 vector<PointCloudXYZRGB::Ptr> surfCloudKeyFramesRGB;// 历史所有关键帧的...
FAST-LIVO复现 文章目录 FAST-LIVO 准备工作 编译 运行 复现效果 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。
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...
本文提出了一种快速激光雷达惯性视觉测程系统FAST-LIVO,该系统基于两个紧密耦合的直接测程子系统: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)注册到增量构建的点云图中。地图点还附加了图像补丁,然后在VIO子系统中使用这些补丁来通过最小化直接光度误差来对齐新图像,而不提取...
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...