正好碰巧看到了yuanguobin01作者写的Lego-Loam的改进思路系列文章,这部分看完后遗憾于作者仅仅提供了一些初步的设想,而没有系统的学习代码,为此本文打算从作者提出的几个改进点来给出自己实现的策略思路。 1. 二维轮式里程计+IMU = 三维里程计 替换 原本3D激光前端里程计 这部分作者说通过二维里程计...
相较于LOAM的第二个改进:基于分割点云的线面特征提取,从地面点和目标聚类点云中提取线、面特征,特征点更精确。 相较于LOAM的第三个改进:采用两步法实现laserOdometry线程的位姿优化计算,在优化估计精度保持不变的情况下收敛速度极大提升。 相较于LOAM的第四个改进:采用关键帧进行局部地图和全局地图的管理,邻近点云...
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LOAM算法的代码可读性要高很多。近几年各顶会上的很多SLAM算法设计思想都潜移默化地受LeGo-LOAM的影响,对其的改进思路相较于LOA...
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LOAM算法的代码可读性要高很多。近几年各顶会上的很多SLAM算法设计思想都潜移默化地受LeGo-LOAM的影响,对其的改进思路相较于LOA...
纵观整个过程,LeGO-LOAM的特征提取和LOAM的特征提取区别在于: 使用的点云类型不同 计算公式不同 平面点和边缘点的选择标准不同 这里虽然特征点集合看上去比LOAM多,但是其实和LOAM的是一样的,不过LOAM在论文中没有点明的。 下面依次进行对比: LeGO-LOAM和LOAM在特征提取模块的对比 ...
本文介绍的LeGO-LOAM同样是针对LOAM计算效率问题的优化,针对地面移动机器人在室内外环境下运行时的特点,针对性的对LOAM进行优化和改进,实现了一套轻量级的激光雷达SLAM系统。该工作由Shan Tixiao完成,论文LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized LiDAR Odometry and Mapping on Variance Terrain发表于2018年IROS会议...
0. 前言最近无事,在想着做一些工作。正好碰巧看到了yuanguobin01作者写的Lego-Loam的改进思路系列文章,这部分看完后遗憾于作者仅仅提供...
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LOAM算法的代码可读性要高很多。近几年各顶会上的很多SLAM算法设计思想都潜移默化地受LeGo-LOAM的影响,对其的改进思路相较于LOAM也比较多样化。 如何高效学习LeGo-LOAM? 学习SLAM主要需要攻克三大难关: ...
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LOAM算法的代码可读性要高很多。近几年各顶会上的很多SLAM算法设计思想都潜移默化地受LeGo-LOAM的影响,对其的改进思路相较于LOAM也比较多样化。 如何高效学习LeGo-LOAM? 学习SLAM主要需要攻克三大难关: ...
LeGO-LOAM 代码编译安装 LeGO-LOAM Gazebo测试 LeGO-LOAM 简介 LeGO-LOAM 的英文全称是lightweight and ground optimized lidar odometry and mapping。轻量化具有地面优化的激光雷达里程计和建图 其框架如下,大体和LOAM是一致的 LeGO-LOAM是基于LOAM的改进版本,其主要目的是为了实现小车在多变地形下的定位和建图,针...