点云匹配算法是为了匹配两帧点云数据,从而得到传感器(激光雷达或摄像头)前后的位姿差,即里程数据。匹配算法已经从最初的ICP方法发展出了多种改进的算法。他们分别从配准点的寻找,误差方程等等方面进行了优化。下面分别介绍:
算法流程:1)寻找对应点 通常使用编码盘的里程计数据得到位姿差,即当前机器人在上次机器人坐标系中的位姿。将此R和t作为ICP算法的first guess,帮助算法寻找点云对应点。 这里需注意,如果激光传感器没有安装在机器人坐标系中心,则存在里程计得到的位姿到激光传感器位姿的坐标转换关系。如下图中l所示: 2)根据对应点...
PL-ICP的误差形式更符合实际情况。 2)收敛速度不同,ICP为一阶收敛,PL-ICP为二阶收敛。 3)PL-ICP的求解精度高于ICP,特别是在结构化环境中。 4)PL-ICP对初始值更敏感。不单独使用。其容易陷入局部循环,如下图(a)所示。通常用里程计得到一个初始转换矩阵 给到PL-ICP算法。 csm源码包分析: ros的csm包实现了...
IMLS-ICP算法 IMLS-SLAM算法利用点云数据进行低漂移SLAM，依赖于scan-to-model匹配框架。主要思想包括：1）选择代表性激光点进行匹配；2）曲面重建；3）去除动态障碍物。算法使用高斯拟合和最小二乘法重建曲面，通过点到曲面投影点间的距离构建误差方程。IMLS-ICP算法在匹配精度和效率方面优于其他算法。在...
我们提出了一种仅基于3D雷达数据的新型低漂移SLAM算法。我们的方法依赖于扫描到模型的匹配框架。我们首先使用一个基于LiDAR扫描的特定采样策略。然后,我们将模型定义为先前已定位的LiDAR扫描,并使用隐式移动最小二乘(IMLS)曲面来表示该模型。 图1 本文方法在扫描点云上的采样策略,图中红色的点是被采样的点,用于扫描...
所以,这个问题就演变成了,怎样去判断哪些点对位姿精度贡献大,对算法来讲,就是设计一些指标,去把这些点筛选出来,下面这几个公式就是作者筛选的九个指标 关于这九个指标,作者的解释是前六个是点对姿态精度贡献的定量评价,后三个是对位置精度贡献的定量评价。至于为什么,我也没想太清楚,有没有大神指点下? 总之,作...
我们提出了一种新的基于3D激光雷达数据的低漂移SLAM算法,该算法使用scan-to-model的匹配框架。首先,我们对激光雷达的扫描数据采用特定的采样策略。然后,将匹配对象设为先前的已定位的LiDAR数据,并使用隐式移动最小二乘(IMLS)曲面表示。我们使用Velodyne HDL32进行了实验,实验结果表明在没有闭环优化的情况下,4km的...
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