在Lego Loam的代码中,主要包括以下几个部分: 1. 特征提取模块:这部分代码负责从激光雷达数据中提取特征点,例如角点和平面点。它通常会利用一些常用的特征提取算法,如Harris角点检测和RANSAC平面拟合算法。 2. 点云匹配模块:这部分代码负责对特征点进行匹配,以确定它们在不同时间步中的位置和姿态。通常会使用一些经典...
LeGO-LOAM代码框架(1)潇洒哥 北京理工大学 新一代电子信息技术硕士在读4 人赞同了该文章 目录 收起 1.系统概述 2. utility.h 2. ImageProjection 2.0 变量和话题定义 2.1main函数 2.2 构造函数 虽然可能小换方向但有的东西还是通用的,浅复习一下,有的地方借鉴了一些文章但是忘了出处,如有冒犯后面...
在这一部分中,Lego Loam使用了图优化算法来对前端建立的地图进行优化。它通过最小化残差来估计机器人的运动轨迹,并进一步优化地图的准确性。这样一来,机器人就能更好地感知和理解周围的环境,从而更好地执行任务。 最后是优化部分的代码。在这一部分中,Lego Loam使用了迭代优化算法来对后端进行进一步的优化。它通过...
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:该源码主要分为4大模块:点云分割、特征提取、特征匹配、...
代码讲解 LeGO-LOAM的代码中,基于BFS的点云距离分割代码在imageProjection.cpp中。 在cloudHandler函数中,调用了cloudSegmentation函数 voidcloudHandler(constsensor_msgs::PointCloud2ConstPtr&laserCloudMsg){// 1. Convert ros message to pcl point cloudcopyPointCloud(laserCloudMsg);// 2. Start and end angle...
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。 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。 地面提取的思路 上述检测地面的方法比较简单,如果遇到一些平整的大台面,也会误识别为...
在LeGO-LOAM代码中,实现部分在imageProjection.cpp中的projectPointCloud函数中实现,具体说明见代码中注释: voidprojectPointCloud{ // range image projection floatverticalAngle, horizonAngle, range; size_t rowIdn, columnIdn, index, cloudSize; PointType thisPoint; ...
LeGO-LOAM中前端改进中很重要的一点就是充分利用地面点,本片博客主要讲解 如何进行地面点提取 如下图所示,相邻的两个scan的同一列,打在地面上,形成两个点A和B。 它们的垂直高度差为h,这个值在理想情况(雷达水平安装,地面是水平的)接近于0 水平距离差d ...
3D激光slam:LeGO-LOAM---地面点提取方法及代码分析 简介:**地面点提取方法**LeGO-LOAM中前端改进中很重要的一点就是充分利用地面点,本片博客主要讲解 如何进行地面点提取如下图所示,相邻的两个scan的同一列,打在地面上,形成两个点A和B。 前言 地面点提取方法...
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...