二、两步优化方法的应用 2.1 雷达与车体中心外参的标定 进行激光雷达与车体中心的标定:思路和LeGO_LOAM[5]是一致的,见背景图; 下面的2个阶段是算法的执行的2个阶段,类似LeGO_LOAM,但不是执行了2遍哦!在标定时候,分别得出轮速里程计(认为它的位置就是车体中心)的轨迹与激光里程计对应的轨迹,然后就将这2个轨迹构建成为
在本文中,我们将对Lego-LOAM的地面点分离、聚类和两步优化方法进行深入探讨。 一、地面点的分离 在激光雷达数据中,地面点和非地面点的分离是SLAM算法中的关键步骤,而Lego-LOAM采用了一种基于分段式的分离方法。该方法首先将激光雷达数据根据水平线和垂直线进行分段,然后利用线性模型拟合每个分段的点云,找出最适合的...
其中LeGO就是轻量级和利用地面优化,轻量级的实现就是通过两步的优化方式,利用地面优化的部分也在两步优化的第一步中。 和原始LOAM一样,通过前后两帧点云来估计两帧之间的运动,从而累加得到前端里程计的输出,和上述方法使用线面约束同时优化六自由度帧间位姿不同,LeGO-LOAM的前端分成两个步骤,每个步骤估计三自由度的...
引出了本文的LeGO-LOAM,特点有:点云分割,两步优化,这是相对于LOAM的改进,最后还添加了回环检测功能,是一个完整的SLAM框架。 因此,我们提出了一种轻量化和地面优化的LOAM(LeGO-LOAM),用于在多变地形的复杂环境中实现UGV的位姿估计。LeGO-LOAM具有轻量化特性,可在嵌入式系统上实现实时位姿估计和建图。通过点云分...
简介:**LeGO-LOAM**的全称是 Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain其中LeGO就是轻量级和利用地面优化,轻量级的实现就是通过两步的优化方式,利用地面优化的部分也在两步优化的第一步中。和原始LOAM一样,通过前后两帧点云来估计两帧之间的运动,从而累加得到前端里程计的输...
相较于LOAM的第一个改进:增加基于柱面投影特征分割,对原始点云进行地面点分割和目标聚类。 相较于LOAM的第二个改进:基于分割点云的线面特征提取,从地面点和目标聚类点云中提取线、面特征,特征点更精确。 相较于LOAM的第三个改进:采用两步法实现laserOdometry线程的位姿优化计算,在优化估计精度保持不变的情况下收敛...
提出LeGO-LOAM的解决办法 因此提出了一种轻量的,通过地面优化的的LOAM(LeGO-LOAM) 点云的分类是通过先地面分割后,之后去除不可靠的特征点(解决噪点问题) 由于是基于地面的优化,LeGO-LOAM通过两步的优化来进行位姿的估计。(解决轻量化问题) 第一步,通过从地面点中提取面...
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 ...
由于是基于地面的优化,LeGO-LOAM通过两步的优化来进行位姿的估计。(解决轻量化问题) 第一步,通过从地面点中提取面点,然后进行z roll pitch 的估计(不估计 x y yaw) 第二步,通过角点来进行 x y yaw的估计 并且集成了回环优化来修正位姿漂移。 硬件系统 ...
里程计部分改为scan2localmap的匹配,特征提取部分去除了原LeGO-LOAM中的聚、分割并提取较为突出的边缘点和平面点,而是沿用LOAM中的边缘和平面点。(精度高一些,LeGO-LOAM主要考虑性能多一点) 维护两个因子图,预积分因子图可联合优化激光雷达odom和IMU,并估计IMU偏差,...