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...
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...
优化方法意义:通过这种方式得优化,计算时间相比于原始LOAM可以减少35%。 激光雷达建图 原理和LOAM一样:当前帧和地图进行低频率得配准,得到最优得当前帧位姿变换 和原始LOAM不一样地方:地图得存储。 LOAM是通过一个栅格地图进行局部地图得管理。 LeGO-LOAM是通过关键帧得概念进行局部地图管理,保存了激光雷达一些帧,和...
一开始以为LeGO-LOAM的LeGO是代表乐高积木,可以类似乐高积木的方式来搭建SLAM算法,直到看到论文才搞清楚,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一是一个轻量级,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-...
总结: LEGOLoam算法原理包括激光雷达技术的基本原理、激光几何分析、扫描匹配和位姿优化、地图建模等步骤。通过这一系列的处理步骤,LEGOLoam算法能够实现机器人在未知环境中的自主导航和建图。这一算法在机器人技术和无人驾驶领域具有广泛的应用价值,为实现智能机器人的自主导航和环境感知提供了重要的技术支持。©...
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: ...
激光雷达建图 原理和LOAM一样:当前帧和地图进行低频率得配准,得到最优得当前帧位姿变换 和原始LOAM不一样地方:地图得存储。 LOAM是通过一个栅格地图进行局部地图得管理。 LeGO-LOAM是通过关键帧得概念进行局部地图管理,保存了激光雷达一些帧,和该帧的位姿。
图中的,di和di+1与角度塞塔,是已知的,可以直接求得要判断的角度 代码讲解 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 poin...
回环检测在专门线程中执行，判断回环条件为首尾间距离小于7米且时间相差30秒以上。若检测到回环，将执行ICP匹配与图优化，作者提醒ICP算法在里程计漂移过大时容易失败。更高级的闭环方法建议考虑SC-LeGO-LOAM，其特征使用点云描述符。至此，LeGO-LOAM建图过程解析完成，通过回环检测消除漂移，并采用scan-2-...