今天跑SubT的Multi-Floor数据集,发现LIO-SAM的表现优于FAST-LIO。分析原因如下: (1)FAST-LIO这种ikd-tree的地图有问题,它不会记住很久之前的点云,所以一旦产生漂移,除了回环检测,误差就修正不过来了,整个地图就彻底毁掉了(从观感上)。 (2)而LIO-SAM保留了所有的关键帧的点云,构建localmap的
一、LIO_SAM对于intensity值使用解读 1.1 作为反射率给点云上色 1.2 作为关键帧的索引的使用 1.3 为什么索引还会是小数? 二、FAST_LIO对intensity值的使用 2.1 Livox雷达的(目标)反射率到底是什么? 2.2 用intensity提取车道线 2.3 用intensity对点云上色 三、激光语义(半)自动化提取 3.1 激光语义常见类别 ROS 的...
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...
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...
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。
YOLO-fast-lio-sam 是一个结合了目标检测和 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的激光图像目标检测项目。它的主要目标是通过融合目标检测和 SLAM 的方法,提高激光图像中目标检测的准确性和鲁棒性。YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法
2Star0Fork0 NICS-ROBOT/FAST_LIO_SAM 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 统计 搜索 Watchers (2) ...
为什么又回到了LIO_SAM,首先是这段代码比较熟悉,其次是铺垫的两篇ScanContext回环检测[1][2]的方法似乎有些复杂,项目push较狠,那就把LIO_SAM建图中会使用的回环加入到FAST_LIO中来吧!学第的项目也不错,只不过是基于CERES的后端[3],但是后来想想这样的思路不对,ScanContext不是最重要的,关于技术和产品的思考如...
A SLAM implementation combining FAST-LIO2 with pose graph optimization and loop closing based on Quatro and Nano-GICP - engcang/FAST-LIO-SAM-QN
GPS information is integrated into fast_lio-sam_loop-gps to build a consistent map in a large-scale environment. We mainly follow the implementation in LIO-SAM-6axis about the system init when we use a 6-axis imu. In addition, we add a two-manual parameter (manual_gps_init+manual_init...