相比于Aloam,Lego-Loam的输入会多一个imu数据,这里首先介绍imu数据预处理 imu数据输入及预处理 imu数据主要用于做lidar点云去畸变以及odometry位姿估计; 首先对输入的imu数据去重力,坐标系遵循常规欧拉角物理定义,imu在世界坐标系下面的角度为~r=[rollpitchyaw]T , 常采用先进行实际意义偏航yaw,再进行实际意义俯仰pit...
1.系统坐标系 Lego-loam系统中涉及到大量的坐标变换公式,所以必须清楚其每次变换的相对那个坐标系。如图系统中 各个坐标系方向如下图: 系统建图过程中都是在 camera_init 和 camera 坐标系下进行的。其中IMU传感器的安装坐标系,如上图所示,但是在lego-loam系统接收的IMU数据的坐标方向,是与laser方向一致的,也即需...
lego_loamIMU坐标系转成世界坐标系原理与代码讲解, 视频播放量 772、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 20、转发人数 0, 视频作者 云中养仙, 作者简介 Be luck,相关视频:lego_loam消除IMU重力影响的代码解析,cartorapher全局轨迹构建器添加测距数据代码逐行解
1. 二维轮式里程计+IMU = 三维里程计 替换 原本3D激光前端里程计 这部分作者说通过二维里程计提供位移 + IMU航姿模块提供三向角度 投影成三维轮式IMU里程计 算率很低,实现很方便。很适合三维轮式里程计的操作。为此本文直接给出geometry_msgs::TwistStamped部分的操作,个人感觉使用IMU中值滤波...
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,也要进行位姿转换到车辆上。而LOAM对Lidar的安装方式没有要求,即使手持都没有关系。 作者的实验平台是一个移动小车(UGA),挂载了一个Velodyne VLP-16 线激光雷达,还配有一个低精度的 IMU;选用的硬件平...
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,也要进行位姿转换到车辆上。 而LOAM对Lidar的安装方式没有要求,即使手持都没有关系。 作者的实验平台是一个移动小车(UGA),挂载了一个Velodyne VLP-16 线激光雷达,还配有一个低精度的 IMU;选用的硬件...
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,也要进行位姿转换到车辆上。而LOAM对Lidar的安装方式没有要求,即使手持都没有关系。 作者的实验平台是一个移动小车(UGA),挂载了一个Velodyne VLP-16 线激光雷达,还配有一个低精度的 IMU;选用的硬件平...
ALOAM github page 另外,下面的算法都使用hdl_graph_slam给到的室外数据集做了结果的测试,建模的图像如下所示。由于没有找到轨迹的真实值,没有对轨迹误差做比较分析。 LOAM和ALOAM的区别(Difference LOAM vs A-LOAM): LOAM中提供了使用IMU信息修正的接口, ALOAM中省略了这一块。LOAM has IMU refinement. ...
集成低成本惯性测量单元(IMU),型号为CH Robotics UM6 如下图所示 计算单元 计算单元进行验证的有两个 1 嵌入式计算设备 Nvidia Jetson TX2 Jetson TX2是一款嵌入式计算设备,配备ARM Cortex-A57 CPU。 2 台式计算机 2.5GHz i7-4710MQ 电脑CPU以与LOAM中使用的计算硬件相同 ...
Lego Loam的代码主要分为三个部分:前端、后端和优化。前端部分负责提取点云特征和建立初始地图,后端部分负责优化地图和估计机器人的运动轨迹,优化部分则用于对后端进行迭代优化。 我们来看一下前端部分的代码。在这一部分中,Lego Loam使用了Lidar数据来生成点云,并通过特征提取算法提取关键点。它使用了IMU(惯性测量单元...