它主要利用了LOAM算法的原理,但进行了一些关键的改进,包括增加了Segmentation环节、修改了特征点选取和平滑度计算公式等。以下是对LeGO-LOAM算法原理的详细解析: 数据预处理:首先,LeGO-LOAM会对连续帧的点云数据进行预处理,包括去除地面点、分割出不同的特征面(如水平面、竖直面和边缘)等。这些操作有助于后续的特征...
LEGOLoam算法首先使用扫描匹配技术来进行机器人的运动估计。扫描匹配技术通过比较两个时间点的点云数据,来计算机器人之间的运动变换。具体来说,算法首先根据两个时间点的点云数据,提取出其中的特征点。然后,通过比较这些特征点在两个时间点上的位置关系,来计算机器人的运动变换。这样,就可以得到机器人在两个时间点之间...
相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻量级,也加入了回环检测模块。 相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻量级;也使用了Keyframe概念以及回环检测位姿图优化的方式对后端进行重构。 对于工业领域而言,LeGo-LOAM有非常广泛的应用,尤其是工业机器人领域,LeGo-LOAM一直都是应聘者必须掌握...
其基本原理可以分为以下几个部分: 1. 特征提取:Lego Loam首先会从传感器数据中提取特征点,例如激光雷达数据中的角点和平面点。 2. 点云匹配:接下来,Lego Loam会对特征点进行点云匹配,以确定它们在不同时间步中的位置和姿态。 3. 约束构建:Lego Loam会根据匹配结果构建约束,将特征点之间的相对位置和姿态关系...
LeGO的Le表示轻量级(Lightweight),GO表示基于地面优化(Ground-Optimized)。也就是说LeGO-LOAM 是一个轻量级,基于地面优化的激光雷达SLAM算法。LeGO-LOAM采用的硬件平台是Jackal UGV,整体的系统架构如下图:LeGO-LOAM一共分为四个步骤:1、Segmentation (filter out noise)2、Feature Extraction(distinctive ...
由于搭载的是嵌入式系统,计算能力将会受限,LOAM的计算需要将难以满足,致使无法做到实时; 如果使用LOAM框架,系统计算每个点曲率的处理频率(数据量很大,VLP-16一条线是1800个点)将难以跟上传感器的更新频率; UGA行驶的路面是非平滑连续的(运动是颠簸的),采集的数据将会失真(运动畸变,匀速运动模型无法适用于颠簸场景),...
LeGO-LOAM是以LOAM为框架而衍生出来的新的框架。其与LOAM相比,更改了特征点的提取形式,添加了后端优化,因此,构建出来的地图就更加的完善。 本文将先针对LeGO-LOAM进行原理的深度解析,然后再对比LOAM和LeGO-LOAM的区别和联系。如果有同学对LOAM框架不是很熟悉的话,希望可以先阅读这篇文章: ...
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,也即需要将获取到的数...
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 of a ...