LOAM采取的是map-to-map的优化,最近的十帧点云与10立方米内的全局地图进行匹配,主成分分析,构建点到线、点到面的误差; Lego-LOAM采取的是scan-to-map的优化,scan为当前帧点云中的特征点集;map有两种取法:第一种,和LOAM中一致,10立方米;第二种,选一组时间上相近的特征点云,构建图优化问题。当前时刻的特征点...
LIO-SAM实际上是LeGO-LOAM的扩展版本,添加了IMU预积分因子和GPS因子,回环因子,去除了帧帧匹配部分,得到机器人的全局一致的位姿。 LIO-SAM紧耦合激光-惯性里程计方法,采用了因子图优化而不是滤波的方法。松耦合的方法,例如LOAM和LeGO-LOAM中使用IMU去除LiDAR点云的运动畸变,紧耦合的方法,例如R-LINS[15],使用误差状...
LioSAM亮点分析及拓展; 可以单独拎出来讲的算法优化部分总结; 当然,每一个小节都是建立在对该框架相对熟悉的基础上讨论的。 1.ALOAM亮点分析及改进应用 这里不聊LOAM,是因为LOAM有些过于繁琐了,虽然其作为ALOAM的前身,但笔者仍认为它学习学习就行,不拿出来做拓展开发了,而且这两个框架很接近,但ALOAM是有部分内...
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实现了LOAM开源代码,并做了部分优化LeGO-LOAM2018Tixiao Shan与IMU是松耦合LlOM2019Haoyang Ye与IMU是紧耦合LIO-SAM2020Tixiao ShanLeGO-LOAM升级版,与IMU紧耦合 LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程...
legoloam和liosam构图精度对比 lego loam 相比于A-LOAM,LEGO-LOAM引入了地面优化,前端计算更加轻量。 LEGO-LOAM总体思路与ALOAM基本相同,主要创新如下: 1 将原始点云投影为距离图像,并区分“地面点/分割点”,随后提取特征点 2 对相同类型的特征点进行匹配...
LIO-SAM2020Tixiao ShanLeGO-LOAM升级版,与IMU紧耦合 LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程计计算中,通过地面特征和线特征分开来计算机器人姿态,减少计算量,提高前端计算效率。其系统框架如下图: ...
LeGoLOAM引入地面约束以减少误差，通过提取地面模型优化俯仰角、滚转角和高程。使用RanSAC或其他方法改善地面提取效果，适用于不同场景，如坡度变化。与ALOAM相比，LeGoLOAM在减少计算量与保证结果有效性的平衡上做得更好。LioSAM则将Imu预积分纳入系统，充分利用Imu数据进行里程计与姿态估计。其后端采用因子图...
LIO-SAM 2020 Tixiao Shan LeGO-LOAM升级版,与IMU紧耦合 LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程计计算中,通过地面特征和线特征分开来计算机器人姿态,减少计算量,提高前端计算效率。其系统框架如下图...
原文链接:代码实战 | 用LeGO-LOAM实现BFS点云聚类和噪点剔除 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。他也是我们课程学员:基于LiDAR的多传感器融合SLAM:LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM LeGO-LOAM的软件框架分为五个部分: