论文解读 公式推导 fast-lio2公式(1):都是求时间的导数,与时间无关的常量导数都是0。fast-lio2公式(10):IEKF的先验分布。fast-lio2公式(13):IEKF的目标函数,右边项是观测约束。fast-lio2公式(14):IEKF代入(10)的后验分布。fast-lio公式(18):令 P=(Jκ)−1P^k(Jκ)−T,是卡尔曼滤波的状态转移...
FAST_LIO_SAM Front_end : fastlio2 Back_end : lio_sam Videos : FAST-LIO-SAMBilibili_link Related worked 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Sc...
高翔博士Faster-LIO论文 效果上整个LIO系统的用时相比Fast-LIO2有较大幅度的下降,精度上评估了每百米的APE和RPE,从结果上看有好有差。近年来的作品精度上似乎都大差不差,如LIO-SAM,FAST-LIO系列,更多的都是在卷实时性。 使用增量体素(iVox)作为我们的点云空间数据结构,它是在传统体素的基础上修改的,支持增量...
1、基于Fast-LIO2 改进,有效改善z轴漂移问题,在z轴约束上有明显提升。 2、嵌入最新SOTA回环检测算法STD:稳定三角网描述子,有效检测回环并解决回环重影问题。 3、基于改进框架构建的先验地图进行快速重定位。 效果也是非常的棒并且已经在工程中应用,最终效果见视频 已关注 关注 重播分享赞 关闭 观看更多 更多 退出全...
A SLAM implementation combining FAST-LIO2 with pose graph optimization and loop closing based on Quatro and Nano-GICP - engcang/FAST-LIO-SAM-QN
在FAST-LIO2中,主要通过对混合流形上加减进行一阶泰勒展开的方式来得到误差状态的状态转移关系。在ESEKF中,相邻时刻的误差状态转移关系可以通过如下的公式导出: 公式推导: FAST-LIO2公式(1):都是求时间的导数,与时间无关的常量导数都是0。 FAST-LIO2公式(10):IEKF的先验分布。 FAST-LIO2公式(13):IEKF的目标...
kd树(K-dimension tree)是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。 kd树是是一种二又树,表示对k维空间的一个划分,构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将K维空间切分,构成一系列的K维超矩形区域。kd树的每个结点对应于一个k维超矩形区域. ...
1、基于Fast-LIO2 改进,有效改善z轴漂移问题,在z轴约束上有明显提升。 2、嵌入最新SOTA回环检测算法STD:稳定三角网描述子,有效检测回环并解决回环重影问题。 3、基于改进框架构建的先验地图进行快速重定位。 效果也是非常的棒并且已经在工程中应用,最终效果见视频 ...
1、基于Fast-LIO2 改进,有效改善z轴漂移问题,在z轴约束上有明显提升。 2、嵌入最新SOTA回环检测算法STD:稳定三角网描述子,有效检测回环并解决回环重影问题。 3、基于改进框架构建的先验地图进行快速重定位。 效果也是非常的棒并且已经在工程中应用,最终效果见视频:https://mp.weixin.qq.com/s/nfI1cwUY_YN4OPW...
大幅超越 FAST-LIO2!极端场景定位新方法 写在前面 简单的点云配准可以在一定条件下完成定位任务,但是由于严重依赖运动初值,整个系统遇到激进的运动可能会不稳定,甚至直接失效。当前的做法都是配上IMU做紧耦合,在补偿运动畸变和缓解一部分问题后,还是需要面对2个挑战:严重的点云退化和中断。