./build/devel/lib/faster_lio/run_mapping_offline --bag_file your_avia_bag_file --config_file ./config/avia.yaml 其中your_avia_bag_file 路径需要更换为下载的数据包路径 同样对于nclt数据包可以运行下面的指令。数据是机械式激光雷达velodyne的数据 ./buil...
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…
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…
数据集实验主要比较整个LIO系统的耗时和计算精度。由于Faster-LIO框架与FastLIO2基本相同,我们时间上对标的也主要是FastLIO2,其他系统主要是用来做个参考。32线雷达的详细步骤算法耗时如下图所示: 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 与LeGO-LOAM对比 总结...
FasterLIO Quick Start Docker issue Dependency Compile Prepare the datasets Run FasterLIO Acknowledgements Known Issues FasterLIO This is the code repository of FasterLIO by Chunge Bai, Tao Xiang, Yajie Chen, Haoqian Wang, Fang Zhang and Xiang Gao. Faster-LIO is a light-weight Lidar-inertial ...
5. FASTER-LIO FASTER-LIO作为FAST-LIO2的续作,通过一些处理将速率进一步提升,文中不使用复杂的基于树的结构来划分空间点云,而使用增量体素(iVox)作为我们的点云空间数据结构,它是从传统体素修改而来的,支持增量插入和并行近似k-NN查询。下面是一些文中的改进点:...
Faster-LIO: Lightweight Tightly Coupled Lidar-inertial Odometry using Parallel Sparse Incremental Voxels - faster-lio/result/plot_nn.py at main · castoner/faster-lio
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 ...
据了解,本论文中提及的Faster-LIO是基于FastLIO2开发的。FastLIO2是开源LIO中较为优秀的代表,其前端使用了增量的kdtree(ikd-tree),后端使用了迭代ESKF(IEKF),具有流程短、计算快等优势特点。Faster-LIO则把ikd-tree替换为iVox,同时优化了一些代码逻辑,实现了更快的LIO。
Faster-LIO: Lightweight Tightly Coupled Lidar-inertial Odometry using Parallel Sparse Incremental Voxels - faster-lio/CMakeLists.txt at main · castoner/faster-lio