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: 相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻...
如果检测到回环之后,接着进行ICP匹配,然后进行图优化。作者同时提醒回环检测的ICP算法当里程计漂移太大时经常失败。对于更高级的闭环方法,建议采样 SC-LeGO-LOAM ,它的特征采用的是点云描述符。void performLoopClosure(){ if (cloudKeyPoses3D->points.empty...
因子图是一个全局优化框架，如果需要做回环约束可以通过添加node i和node j之间的loop factor。问题里面...
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: 相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻...
相较于LOAM的第五个改进:增加基于距离的闭环检测和全局优化,构成完整的激光SLAM解决方案。 1.2 系统架构 LeGO-LOAM的系统架构在其论文中展示的很清晰,ROS的节点关系也能清晰地展示系统各模块间的关系,如下图: LeGO-LOAM系统架构 LeGO-LOAM的ROS节点关系图 ...
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...
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: ...
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: ...
();//提取周围的关键帧downsampleCurrentScan();//下采样当前帧// 当前扫描进行边缘优化,图优化以及进行LM优化的过程scan2MapOptimization();saveKeyFramesAndFactor();//保存关键帧和因子correctPoses();//校正位姿publishTF();//发布坐标变换publi...
左图四个命中3个,得分75; 右图四个命中2个,得分50; 那么激光打在子区域A的可能性就要大于B,因此B就无需继续展开成更精细的地图了。 2D-slam的思路比较简单 前端:小范围内穷举+非线性优化方法修正位姿。 回环检测:大范围内穷举(利用分支定界加速) +非线性优化修正位姿。 3D-slam有所不同。 前端的暴力匹配方...