运行FasterLIO,然后退出的时候 会在终端打印FPS和time 像下面这样: I021617:16:05.28653626492run_mapping_offline.cc:89] Faster LIO average FPS:1884.6I021617:16:05.28654926492run_mapping_offline.cc:91] save trajectory to: ./src/fast_lio2/Log/faster_lio...
[100%] Building CXX object faster-lio/app/CMakeFiles/run_mapping_online.dir/run_mapping_online.cc.o [100%] Building CXX object faster-lio/app/CMakeFiles/run_mapping_offline.dir/run_mapping_offline.cc.o [100%] Linking CXX executable /home/jk-jone/jone_ws/devel/lib/faster_lio/run_mappin...
Faster-Lio 是智行者高博团队和清华于 2022 年初公开的工作,论文《 Faster-LIO: Lightweight Tightly Coupled Lidar-inertial Odometry using Parallel Sparse Incremental Voxels》已接收于 IEEE RA-Letters,代…
两个版本的LIO的运算效率不会随着时间有明显变化,而FasterLIO要明显用时更低一些。对LIO-SAM、LiLi-OM的一些计算用时指标可以参考论文的表格。 在精度方面,考虑到LIO默认不带回环检测,所以我们主要评价每百米的漂移误差指标(百分比形式),见下表。 实际上,只要不漂,LIO精度都是差不多的,天下哪有改改算法就提升精...
对于FAST-LIO2而言,相较于FAST-LIO,做了如下改进: 不用线,面特征点而使用全局点云 使用ikd-tree存储点云 文章中提到的第一点,通过原始点云与地图的配准,可以有效地利用环境中的细微特征,从而提高准确性,同时不使用特征提取也可以更好地适应不同的激光雷达。另一块就是设计了增量k-d树数据结构ikd-Tree...
该论文主要对激光雷达算法进行了深入探讨,智行者提出了一种基于iVox(incremental voxels)的算法,以快速跟踪旋转的激光雷达-惯性里程计(LIO)方法固态激光雷达扫描。在该算法中,智行者定位团队使用iVox作为点云空间数据结构,即从传统的体素修改,支持增量插入和并行近似k-NN查询。该算法可以有效的降低点云配准时的耗时,也...
最新开源Faster-LIO:快速激光IMU里程计 摘要 本文提出了一种基于增量体素的激光雷达惯导里程计(LIO)方法,用于快速跟踪旋转和固态激光雷达扫描点云,为了获得较高的跟踪速度,我们既不使用复杂的基于树的结构来划分空间点云,也不使用严格的k近邻(k-NN)查询来计算点匹配。相反,我们使用增量体素(iVox)作为我们的点云...
先上github地址: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/gaoxiang12/faster-lio 还有高博发布的中文版论文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/468628910 1. 安装依赖: · ROS (melodic or noetic) · glog: sudo apt-get install libgoogle-glog-dev ...
Faster-Lio的源码解析显示，核心在于IVox类，其中grids_map_和grids_cache_是关键数据结构。AddPoints()负责增量点的添加，通过哈希查找确保高效，而GetClosestPoint()则通过kNN搜索找到最近邻。尽管论文与代码存在一些差异，如体素过时删除策略，但整体上，iVox的设计思路清晰，哈希表和空间组织策略的结合使得...
0. 简介继LLOAM后,三维SLAM迎来了蓬勃的发展,最近一只FAST-SLAM为代表的3D-SLAM迎来了蓬勃的发展,FASTER-LIO也可以看到...