hdl_graph_slam源码解析(六) 6. 后端优化 6.1 pose graph 6.2 hdl_graph_slam 7. 实验结果 6. 后端优化 6.1 pose graph hdl_graph_slam采用g2o来进行后端优化,也就是对优化目标函数的工作了。再解析这部分源码之前,我们首先来看下hdl_graph_slam对应的位姿图(pose graph)是什么样子的呢?首先肯定有... ...
hdl_graph_slam整体框架思想解读 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。
整体介绍hdl_graph_slam_nodelet.cpp:后端概率图构建 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 1. 前端里程计消息处理 1)接收消息:cloud_callback 2)处理消息队列:flush...
hdl_graph_slam supports several GPS message types. All the supported types contain (latitude, longitude, and altitude). hdl_graph_slam converts them intothe UTM coordinate, and adds them into the graph as 3D position constraints. If altitude is set to NaN, the GPS data is treated as a 2D...
另外,下面的算法都使用hdl_graph_slam给到的室外数据集做了结果的测试,建模的图像如下所示。由于没有找到轨迹的真实值,没有对轨迹误差做比较分析。 LOAM和ALOAM的区别(Difference LOAM vs A-LOAM): LOAM中提供了使用IMU信息修正的接口, ALOAM中省略了这一块。LOAM has IMU refinement. ...
hdl_graph_slam consists of four nodelets.prefiltering_nodelet scan_matching_odometry_nodelet floor_detection_nodelet hdl_graph_slam_nodeletThe input point cloud is first downsampled by prefiltering_nodelet, and then passed to the next nodelets. While scan_matching_odometry_nodelet estimates the...
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...
koide3/hdl_graph_slam Star2.1k 3D LIDAR-based Graph SLAM point-cloudroslidarslamvelodynehdl-graph-slamrslidar UpdatedJul 16, 2024 C++ Interactive Map Correction for 3D Graph SLAM guipoint-cloudroslidarslamvelodynehdl-graph-slam UpdatedAug 4, 2024 ...
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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...