hdl_graph_slam是一个较为经典的3d 激光slam开源算法,其代码架构简洁,且调用通用Eigen和g2o库进行核心运算,非常适合对slam整个架构的学习,其功能较为全面(但不一定最优)。 hdl-graph-slam不仅融合了imu、gps、平面、激光等多种输入,同时也带闭环检测等后端处理,即完整的一个slam架构。包括平面检测及提取、点云预...
hdl_graph_slam是一套激光slam系统,可融合gps、imu、lidar三种传感器,同时具有闭环检测功能。开源代码地址为: hdl_graph_slam激光雷达建图系统github.com/koide3/hdl_graph_slam 一、优缺点分析 通过实测和阅读代码,它有如下优缺点:1. 优点 1)简洁的流程和代码结构。 激光slam虽然相对简单,但是目前开源的算法里...
,hdl_graph_slam的运行效果还是很好的。但是在实际测试过程中,也发现了一些问题,如在一些较大的场景中,有的时候会出现回环检测失败的情况,从而导致建图结果出现不一致的情况。这种情况下,只能通过建...比较核心的部分进行解析。首先来看下如何添加激光里程计构成的运动约束: 然后是地面检测对应的测量约束: 后端优化:...
hdl_graph_slam hdl_graph_slam是使用3D LIDAR的实时6DOF SLAM的开源ROS软件包。 它基于3D Graph SLAM,并具有基于NDT扫描匹配的测距法估计和环路检测。 它还支持多种图形约束,例如GPS,IMU加速度(重力矢量),IMU方向(磁传感器)和地板(在点云中检测到)。 我们已经在室内和室外环境中使用Velodyne(HDL32e,VLP16)和...
后端概率图构建核心：hdl_graph_slam_nodelet.cpp 整体介绍 这是整个系统建图的核心，综合所有信息进行优化。所有的信息都会发送到这个节点并加入概率图中。包含信息 1）前端里程计传入的位姿和点云 2）gps信息 3）Imu信息 4）平面拟合的参数信息 处理信息步骤 1）在对应的callback函数中接收信息，并...
hdl_graph_slamlite3机器狗是一款高性能的机器人,它采用了先进的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术,可以实现高精度的室内外导航。这款机器狗具有强大的计算能力,能够实时处理大量传感器数据,实现快速、准确的定位和路径规划。 hdl_graph_slamlite3机器狗配备了多种传感器,如激光雷达(LiDAR)、摄像头、超声...
hdl_graph_slam is an open source ROS package for real-time 6DOF SLAM using a 3D LIDAR. It is based on 3D Graph SLAM with NDT scan matching-based odometry estimation and loop detection. It also supports several graph constraints, such as GPS, IMU acceleration (gravity vector), IMU orientati...
HDL graph slam有四个主要线程,对于点云的预处理降采样prefiltering线程,floor detection线程(检测一个共有的平面作为地面),odometry线程(在测试中使用的是使用openmp加速的NDT算法),和graph optimization线程(优化包括:相邻帧的约束,回环约束,和每一帧检测到的地面约束)。
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hdl_graph_slam hdl_graph_slam is an open source ROS package for real-time 6DOF SLAM using a 3D LIDAR. It is based on 3D Graph SLAM with NDT scan matching-based odometry estimation and loop detection. It also supports several graph constraints, such as GPS, IMU acceleration (gravity vector...