从入门到放弃——Lidar小白学习Lidar SLAM系列(2)使用自己的数据集跑通LeGO-LOAM,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
LOAM:Lidar Odometry and Mapping in Real-time 介绍 LOAM为清华自动化本科毕业的Zhang Ji博士在CMU读博期间,于2014年在RSS期刊发表的关于三维激光传感器的SLAM算法。 它和Cartographer完全不是同一个思路。 1.Cartographer主要解决室内问题,LOAM室内外都可以,但是没有回环检测。 2.Cartographer的3D部分,更像是2D的扩展...
LOAM执行点特征到边缘/平面的扫描匹配来寻找扫描之间的对应关系。通过计算某点在其局部区域的粗糙度来提取特征。选取粗糙度值较高的点作为边缘特征。同样,将粗糙度值较低的点指定为平面特征。通过将估计问题在两个单独的算法中进行新颖的划分,实现了实时性能。一种算法在高频率下运行,在低精度下估计传感器速度。另一...
用地面小车在可变地形上采集的数据,和LOAM进行比较,LeGO-LOAM在降低计算量的同时达到了相似或更好的精度。 把LeGO-LOAM集成到一个SLAM的框架里面去,用关键帧的概念对后端进行一个管理,来消除累计误差,用回环检测的方法(LOAM没有的部分)---后端部分。 简介部分 技术背景: 地图构建和状态估计是智能机器人中很重要的...
使用聚类算法分割距离图像,点数较少的聚类被认为是噪声去除。 Feature Extraction模块 将距离图像水平均分为6等分,对t时刻点云中每一个点左右各取5个点组合成点集S,计算平滑度。 使用的是地图点到传感器的距离,A-LOAM使用的是经过换算后的坐标。 在子图像的地面点中选出平面点,在分割点中选出边缘点 ...
独家源码解析课程: 1、 基于LiDAR的多传感器融合SLAM 系列教程:LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM2、系统全面的相机标定课程: 单目/鱼眼/双目/阵列 相机标定:原理与实战3、视觉SLAM必备基础课程: 视觉SLAM必学基础:O…
这里需要注意的是LeGO-LOAM沿袭了LOAM_Velodyne的opencv的写法,并没有使用ceres solver库求解。 实际是求解高斯牛顿法: 关于高斯牛顿法和LM法的区别和联系,我之前的文章有详细描述过,有兴趣的同学可以去看一下。 5、Lidar Mapping 基于传感器视域 基于图优化 ...
2)基于图优化。分别来把上一步输出的点云与局部位姿变换到全局地图中。 其中,第一种方法将全局点云地图分割为很多cube,然后根据传感器的有效探测距离(VLP-16为100m)选取一定数量的cube,组合成前 t − 1 时刻获取的点云地图 Q ( t − 1 ),然后对当前帧 Q t与其相交的部分进行匹配,与经典的LOAM算法基本...
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。
LOAM是一种低漂移并且实时的激光雷达里程计和建图的方法 LOAM是通过提取角点和面点建立约束,来求取帧间的位姿变换。特征点是通过计算点的曲率进行判断的 LOAM的实时性是通过将估计问题分成了两个独立的算法进行,一种算法以高频运行,低精度估计传感器运动。另一种算法运行频率较低,但返回高精确运动估计。