LeGO-LOAM中保存每个单独的特征集合{Fet,Fpt}来代替直接保存一张点云地图。定义为保存所有之前特征集合的集合。Mt−1中每个特征集合也和扫描采集时的传感器位姿有关。接着Q¯t−1能够通过两种方式从Mt−1中获取。 在第一种方法中,Q¯t−1通过选择传感器视野范围内的特征集合来获取。为了简化,通常选择与...
运行run.launch lego_loam 建图程序后,在rviz中点击勾选Map Cloud,待程序结束后,CRTL + C 即可结束进程,会自动保存地图。 04数据集下载与使用 数据集下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1IIGquusHYk_UmGeClXG9tA 密码: fwo3 场景包括:室内 室外; 采集的设备:NEOR mini主动差速阿克曼底盘、Robosen...
其中16年开源的cartographer的3dslam则同步发布了2d map格式,而存储的点云也是基于stream自定义格式,而不是传统的点云地图。因此定位时可直接使用3d定位结果,2d地图结果进行导航。 本文参考cartographer中2d 栅格概率更新的功能,在lego-loam开源代码中实现其2d栅格地图的同步创建,同时2d地图可自动剔除slam过程中的移动物体...
LeGO-LOAM采取一种独特方式构建地图，它保存每帧的特征点云集合，与LOAM的点云地图保存法形成鲜明对比。通过公式表示当前帧扫描的点云特征，分为线特征与面特征，与周围点云地图进行匹配，进一步优化姿势变换。这一过程在较低频率下执行。LeGO-LOAM与LOAM的区别在于保存方式，LeGO-LOAM以每帧的特征点云集...
融合GPS的LeGO-LOAM GPS话题:/chattergps 消息类型:sensor_msgs::JointState 内容: //gps_msg->effort[0] 经度 longitude //gps_msg->effort[1] 纬度 latitude //gps_msg->effort[2] 高度 altitude //gps_msg->effort[3] 水平速度 speed_hor //gps_msg->effort[4] 天向速度 speed_ver //gps_msg-...
论文认为loam系列文章存在一些问题:将其数据保存在全局体素地图中,难以执行闭环检测;没有结合其他绝对测量(GPS,指南针等);当该体素地图变得密集时,在线优化过程的效率降低。为此作者决定使用因子图的思想优化激光SLAM,引入四种因子:IMU预积分因子;激光雷达里程因子;GPS因子;闭环因子。下面是文章中主要的贡献点。
Cartographer的地图(map)以子地图(submap)的形式组成。 分为前端和后端。 前端:根据帧间匹配算法(scan-match),实时根据激光(scan)来推测累积的scan相对于submap的位姿。 后端:检测回环(发现在已到达的位置附近),修正各个submap之间的位姿。 根据代码可以判断,2D和3D基于的是同一套思路,但是在实现上有一定区别。 接...
在这一部分中,Lego Loam使用了迭代优化算法来对后端进行进一步的优化。它通过不断迭代,逐渐减小残差,从而得到更准确的运动轨迹和地图。这个过程需要进行多次迭代,直到收敛为止。 除了以上主要的功能,Lego Loam还提供了一些其他的辅助功能,例如:点云数据的可视化、地图的保存与加载、传感器校准等。这些功能能够帮助用户更...
实时定位与地图重建技术（ＳＬＡＭ）是一种帮助机器人在 未知环境中实现真正自主导航的技术［１］。当机器人从一个未 知的位置开始移动时，ＳＬＡＭ技术同时对环境进行增量式地图创建，并利用创建的地图实现位置姿态估计（后文将位置姿态统称为位姿）和导航的功能。ＳＬＡＭ的研究发展至今已有三十年历史。ＳＬＡＭ...
LeGO-LOAM把当前帧扫描到的点云特征 {Fet,Fpt} ,这里 Fet 表示包含线特征的点云, Fpt 表示包含面特征的点云,和当前帧周围的点云地图 Q¯t−1 做匹配,进一步优化姿势变换。并且这个过程以一个较低的频率运行。 LeGO-LOAM和LOAM的区别在于,LeGO-LOAM保存的是每帧的特征点云集合,而LOAM保存的是一个点云地...