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...
hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足，系统代码设计好，模块化强，易于扩展多传感器数据融合。总结 hdl_graph_slam后端优化是关键，涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰，扩展性强，但在性能上需改进。
任乾:hdl_graph_slam源码解读(八):后端优化 hdl代码注释01:hdl_graph_slam节点文件功能总览_穿林需独行的博客-CSDN博客 shibowing/hdl_graph_slam_noted hdl_graph_slam源码解析(六)_RedNation的博客-CSDN博客 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。
就是使用简化版关键帧进行拼接,这部分代码在文件src/hdl_graph_slam/map_cloud_generator.cpp中,更具体点说,就是里面的generate函数,其实就是个拼接的过程。 pcl::PointCloud<MapCloudGenerator::PointT>::Ptr MapCloudGenerator::generate(const std::vector<KeyFrameSnapshot::Ptr>& keyframes, double resolution...
hdl_graph_slam是由日本风桥科技大学的Kenji Koide在github上开源的六自由度三维激光SLAM算法。主要由激光里程计、回环检测以及后端图优化构成,同时融合了IMU、GPS以及地面检测的信息作为图的额外约束。其算法流程图如下所示: 从图中可以看出,算法首先读入激光雷达的点云数据,然后将原始的点云数据进行预滤波,经过滤波后...
闭环检测的代码在文件include/hdl_graph_slam/loop_detector.hpp中,整个流程分布的很清晰,我们直接进入看代码的环节了 1. 整体流程 在调用闭环检测功能时,实际是调用的函数detect,所以我们直接看这个函数,就可以看出它的流程 std::vector<Loop::Ptr>detect(conststd::vector<KeyFrame::Ptr>&keyframes,conststd::deq...
hdl_graph_slam中地面检测主要由上图中的三个模块构成,首先根据刚性链接假设,认为激光雷达与地面的距离在某一个阈值范围内,从而滤出掉过高或过低的点云。然后估计每一个点的法向量,并滤出那些与地面法向量夹角过大如垂直的点云。最后剩下的点云就是地面以及地面附件的扫描点,然后利用RANSAC算法就可以将地面提取出...
这个函数在文件src/hdl_graph_slam/registrations.cpp中,我们看下代码 boost::shared_ptr<pcl::Registration<pcl::PointXYZI,pcl::PointXYZI>>select_registration_method(ros::NodeHandle&pnh){usingPointT=pcl::PointXYZI;// select a registration method (ICP, GICP, NDT)std::stringregistration_method=pnh....
首发于SLAM与多传感器融合定位 切换模式写文章 登录/注册hdl_graph_slam源码解读(六):地面检测 任乾 保持谦虚的态度,直面每一个问题10 人赞同了该文章 地面检测的作用我们在第一节就讲过了,它为建图提供一个约束,可以提高建图精度。 地面检测的代码全都在apps/floor_detection_nodelet.cpp文件中,这是一个...