本文介绍的LeGO-LOAM同样是针对LOAM计算效率问题的优化,针对地面移动机器人在室内外环境下运行时的特点,针对性的对LOAM进行优化和改进,实现了一套轻量级的激光雷达SLAM系统。该工作由Shan Tixiao完成,论文LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized LiDAR Odometry and Mapping on Variance Terrain发表于2018年IROS会议...
相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻量级,也加入了回环检测模块。 相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻量级;也使用了Keyframe概念以及回环检测位姿图优化的方式对后端进行重构。 对于工业领域而言,LeGo-LOAM有非常广泛的应用,尤其是工业机器人领域,LeGo-LOAM一直都是应聘者必须掌握...
纵观整个过程,LeGO-LOAM的特征提取和LOAM的特征提取区别在于: 使用的点云类型不同 计算公式不同 平面点和边缘点的选择标准不同 这里虽然特征点集合看上去比LOAM多,但是其实和LOAM的是一样的,不过LOAM在论文中没有点明的。 下面依次进行对比: LeGO-LOAM和LOAM在特征提取模块的对比 具体实现,平滑度计算: 其他的在...
主要的功能是在run函数里面 intmain(intargc,char** argv){ros::init(argc, argv,"lego_loam");ROS_INFO("\033[1;32m--->\033[0m Map Optimization Started.");mapOptimization MO;// 1.进行闭环检测与闭环的功能std::threadloopthread(...
LOAM存在的问题 LeGO-LOAM全称为:Lightweight and Groud-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain,从标题可以看出 LeGO-LOAM 为应对可变地面进行了地面优化,同时保证了轻量级。 LeGO-LOAM是专门为地面车辆设计的SLAM算法,要求在安装的时候Lidar能以水平方式安装在车辆上;如果是倾斜安装的话,也要进行位...
LeGO的Le表示轻量级（Lightweight），GO表示基于地面优化（Ground-Optimized）。也就是说LeGO-LOAM 是一个轻量级，基于地面优化的激光雷达SLAM算法。LeGO-LOAM采用的硬件平台是Jackal UGV，整体的系统架构如下图：LeGO-LOAM一共分为四个步骤：1、Segmentation （filter out noise）2、Feature Extraction（distinctive ...
LeGO-LOAM全称为:Lightweight and Groud-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain,从标题可以看出 LeGO-LOAM 为应对可变地面进行了地面优化,同时保证了轻量级。
相比于F-LOAM, LeGO-LOAM不仅整合了LOAM的系统结构,同时对LOAM中的特征提取、位姿估计计算都进行了优化改进,此外还加入了闭环检测和全局优化,将LOAM这一LO系统构建为完整的SLAM系统,整体工作的创新性和完整性都更加突出。 1、主要创新点及系统架构1.1 主要创新点 ...
论文的标题是:LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain 标题给出的应用场景是可变地形 重点是轻量级并 利用地面优化 本质依然是一个激光雷达里程计和建图 文章提出了一种轻量级、基于地面优化的激光里程计和建图算法LeGo-...
原文链接:代码实战 | 用LeGO-LOAM实现地面提取 作者介绍:Zach,移动机器人从业者,热爱移动机器人行业,立志于科技助力美好生活。也是我们课程学员:基于LiDAR的多传感器融合SLAM:LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM LeGO-LOAM框架设计思路的第一步就是提取并分离地面。本篇文章就来详细说明LeGO-LOAM是如何来进行地面提取的。