激光SLAM使用的激光雷达分为单线和多线激光雷达,(拼课 wwit1024) 单线激光雷达具有结构简单、扫描速度快、分辨率高、可靠性高、测量距离远、成本低、体积小便于集成等优势。在角频率和灵敏度反映方面,单线激光雷达比多线激光雷达更加快捷,所以,在测量周围障碍物的距离和精度上更加精确。但是,单线雷达只能平面式扫描...
fast-lio激光slam原理 Fast-LIO (Fast Lightweight Incremental Odometry) is a laser-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system that has gained popularity due to its efficiency and accuracy. In this article, we will explore the principles behind Fast-LIO, highlighting its key features ...
1.FAST-LIO2为紧耦合的lio slam系统,因其缺乏前端,所以缺少全局一致性,参考lio_sam的后端部分,接入GTSAM进行后端优化。 2.FAST_LIO_SLAM的作者kim在FAST-LIO2的基础上,添加SC-PGO模块,通过加入ScanContext全局描述子,进行回环修正,SC-PGO模块与FAST-LIO2解耦,非常方便,很优秀的工作。 3.darknet_ros为YOLO系列...
在SLAM中,据我有限的阅读[2],在SLAM的LIO方向最早出现Propagation(传播)这个名词的时候是在2019年,港科大的刘明老师团队成员发布paper叫 LIOM[3],但里面只涉及IMU的Propagation(传播),与2020年的paper LINS[4]都是一作的Haoyang He,然后2021年Mars实验室的paper FAST_LIO1是对它进行的升级;同年还有林家荣的R2LIVE...
3、将上述优点集成到紧耦合的激光雷达-惯性里程计,并且做了大量的实验验证。实现sota的效果。 看看它 是如何碾压其他算法的! FAST-LIO2是香港大学火星实验室(MARS)发表在IEEE-RAL和IEEE-TRO的两篇论文,是一种具有高计算效率、高鲁棒性的雷达惯性里程计(LIO)。它通过紧耦合误差状态卡尔曼滤波器实现IMU和激光雷达融...
Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库,在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。使用ceres库必须先安装eigen库,ceres库是基于eigen的。 这个库需要在Git里面下载解压一下,然后安装的时候不要按照官方的安装命令来,有很多的错误。
ROS系统通常由大量节点组成,其中任何一个节点均可以通过发布/订阅的方式与其他节点进行通信。举例来说,机器人上的一个位置传感器如雷达单元就可以作为ROS的一个节点,雷达单元可以以信息流的方式发布雷达获得的信息,发布的信息可以被其他节点如导航单元、路径规划单元获得。
# terminal 1: run FAST-LIO2 mkdir -p ~/catkin_fastlio_slam/src cd ~/catkin_fastlio_slam/src git clone https://github.com/gisbi-kim/FAST_LIO_SLAM.git git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver cd .. catkin_make source devel/setup.bash roslaunch fast_lio mapping_...
FAST-LIO-SLAM: The integration of FAST-LIO with Scan-Context loop closure module. FAST-LIO-LOCALIZATION: The integration of FAST-LIO with Re-localization function module. FAST-LIO FAST-LIO (Fast LiDAR-Inertial Odometry) is a computationally efficient and robust LiDAR-inertial odometry package. It...
YOLO-fast-lio-sam 项目的主要步骤如下: 1. 首先,使用 YOLO 算法对激光图像进行目标检测,得到目标的位置和类别信息; 2. 然后,根据目标的位置信息,使用 SLAM 技术实现机器人在目标检测区域的精确定位; 3. 最后,根据目标的类别信息,使用 SLAM 技术实现机器人对目标的跟踪和地图构建。