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:即用2D的思路去做3D的事情。而LOAM则主要解决3D问题,其核心思路难以解决2D问题。 3.从代码风格来看,我认为它属于——学院派。根据其开源代码来看,和Cartographer令人望而生畏的代码量完全不是一
LIO-SAM实际上是LeGO-LOAM的扩展版本,添加了IMU预积分因子和GPS因子,回环因子,去除了帧帧匹配部分,得到机器人的全局一致的位姿。 LIO-SAM紧耦合激光-惯性里程计方法,采用了因子图优化而不是滤波的方法。松耦合的方法,例如LOAM和LeGO-LOAM中使用IMU去除LiDAR点云的运动畸变,紧耦合的方法,例如R-LINS[15],使用误差状...
可以看到LIO-SAM作为lego-loam的升级框架,增加了IMU的约束,地图整体和细节看都会比较好,具体还得保存地图查看精度,或者用SLAM轨迹精度评估工具evo等进行建图和定位精度的评估。 两次测试数据对比 12月3日地图在CC打开效果: 白色点为截取的无人车运动轨迹路边最近教学楼的墙。 可以看到厚度是3M,特别厚。 而11月8日...
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 在地面点和分割点中选除平面点,在分割点中选出边缘点(地面点无边缘点,更大的集合?) LiDAR Odometry 为了获得更好的两帧点云的特帧匹配以计算位姿 采用两步优化:先利用地面点优化俯仰角...
LeGoLOAM引入地面约束以减少误差，通过提取地面模型优化俯仰角、滚转角和高程。使用RanSAC或其他方法改善地面提取效果，适用于不同场景，如坡度变化。与ALOAM相比，LeGoLOAM在减少计算量与保证结果有效性的平衡上做得更好。LioSAM则将Imu预积分纳入系统，充分利用Imu数据进行里程计与姿态估计。其后端采用因子图...
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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 ...
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: ...
文章提出了一种轻量级、基于地面优化的激光里程计和建图算法LeGo-Loam,能够实时的进行六自由度位姿估计,应用在地面的车辆上面。 强调应用在车辆上面就是因为在应用该算法的时候,雷达必须水平安装(主要设计地面优化部分),像LOAM和LIO-SAM的话对于安装角点是没有要求的,并且在运行过程中角度也可以改变。