不同的是,LeGO-LOAM将LOAM中负责点云特征提取的scanRegistration节点和负责scan-to-scan匹配的laserOdometry节点整合为featureAssociation节点,增加imageProjection节点,同时在mapOptimization节点中开辟闭环检测与全局优化线程。各节点的具体功能如下: imageProjection节点负责将原始点云投影为深度图,并利用深度图进行快速的地面点...
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...
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...
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的框架。 对于学术研究而言,LeGo-LOAM是激光SLAM的经典框架,LeGo-LOAM源码简洁清晰,比...
legoloam和liosam构图精度对比 lego loam 相比于A-LOAM,LEGO-LOAM引入了地面优化,前端计算更加轻量。 LEGO-LOAM总体思路与ALOAM基本相同,主要创新如下: 1 将原始点云投影为距离图像,并区分“地面点/分割点”,随后提取特征点 2 对相同类型的特征点进行匹配...
本质依然是一个激光雷达里程计和建图 摘要部分 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...
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 ...
其中LeGO就是轻量级和利用地面优化,轻量级的实现就是通过两步的优化方式,利用地面优化的部分也在两步优化的第一步中。 和原始LOAM一样,通过前后两帧点云来估计两帧之间的运动,从而累加得到前端里程计的输出,和上述方法使用线面约束同时优化六自由度帧间位姿不同,LeGO-LOAM的前端分成两个步骤,每个步骤估计三自由度的...
以LeGO-LOAM算法为代表的回环检测就是使用ICP+欧式距离的方法来寻找到回环点。而以SC-LeGO-LOAM算法为代表的回环检测使用了scan context系列提取的全局特征子来进行查找,同时有些方法会在此基础上再加入ICP来提升回环检测后重定位的精度,方便图优化。这两种方法各有千...
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: ...