livox_ros_driver/livox_ros_driver/CMakeLists.txt:46 (generate_messages) 如果工作空间中之前编译了 livox_ros_driver 的功能包,则需要删掉 faster-lio/thirdparty/livox_ros_driver 这个文件夹 再次编译 CMake Error at faster-lio/CMakeLists.txt:15 (add_subdirectory): add_subdirectory given source “thi...
将faster-lio/CMakeLists.txt 文件的第15行注释掉 add_subdirectory(thirdparty/livox_ros_driver)改为#add_subdirectory(thirdparty/livox_ros_driver) 再次编译 [100%] Linking CXX shared library /home/jk-jone/jone_ws/devel/lib/libfaster_lio.so [100%] ...
/bin/sh: 1: /usr/bin/c++: not found /bin/sh: 1: /usr/bin/c++: not found src/CMakeFiles/faster_lio.dir/build.make:86: recipe for target 'src/CMakeFiles/faster_lio.dir/pointcloud_preprocess.cc.o' failed make[2]: *** [src/CMakeFiles/faster_lio.dir/pointcloud_preprocess.cc.o]...
S-FAST_LIO源码 解读 解读2 激光SLAM Faster-LIOFAST-LIO2的改进点主要在第一个版本上增加了ikd-tree和去除了特征匹配,采用直接匹配的方式构建残差。直接将原始点注册到地图上然后更新地图,而不提取特征。这样可…
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 ...
此外FAST-LIO2的状态估计是从FAST-LIO继承的紧耦合迭代卡尔曼滤波器(IEKF),FAST-LIO2的流程如下图所示,顺序采样的激光雷达原始点首先在10ms(用于100Hz更新)和100ms(用于10Hz更新)之间的时间段内累积。累积的点云称为扫描数据,为了执行状态估计,新扫描中的点云通过紧耦合迭代卡尔曼滤波框架配准到大型局部地图中...
FasterLIO is tested in Ubuntu 18.04 and Ubuntu 20.04. Please install the following libraries before compilation. ROS (melodic or noetic) glog: sudo apt-get install libgoogle-glog-dev eigen: sudo apt-get install libeigen3-dev pcl: sudo apt-get install libpcl-dev yaml-cpp: sudo apt-get ins...
将fast-livo视觉部分移植到faster-lio中,使用自适应体素的地图表征形式,最新版加入STD描述子检测回环并更新在分支fastlivo_voxel_std中 - faster-livo/app/run_mapping_online.cc at 13bbb69bb58d9beefaacd58cecb23a23a967db36 · whu-lyh/faster-livo
将fast-livo视觉部分移植到faster-lio中,使用自适应体素的地图表征形式,最新版加入STD描述子检测回环并更新在分支fastlivo_voxel_std中 - faster-livo/include/voxel_octree_map/voxel_map_util.hpp at 13bbb69bb58d9beefaacd58cecb23a23a967db36 · whu-lyh/faster-livo
相比于港大 MaRS-Lab 的FastLio2方案,Faster-Lio 在保持精度基本不变的情况下,实现了更高的算法效率,这主要归功于使用了增量式体素结构iVox,增和查的效率比ikd-Tree更优,进一步降低了维护local map和查询近邻的耗时。 本来,高博 @半闲居士 已经在自己的知乎文章中对这篇文章的工作进行了非常好的总结(包括 i...