相比于Aloam,Lego-Loam的输入会多一个imu数据,这里首先介绍imu数据预处理 imu数据输入及预处理 imu数据主要用于做lidar点云去畸变以及odometry位姿估计; 首先对输入的imu数据去重力,坐标系遵循常规欧拉角物理定义,imu在世界坐标系下面的角度为~r=[rollpitchyaw]T , 常采用先进行实际意义偏航yaw,再进行
LOAM:Lidar Odometry and Mapping in Real-time 介绍 LOAM为清华自动化本科毕业的Zhang Ji博士在CMU读博期间,于2014年在RSS期刊发表的关于三维激光传感器的SLAM算法。 它和Cartographer完全不是同一个思路。 1.Cartographer主要解决室内问题,LOAM室内外都可以,但是没有回环检测。 2.Cartographer的3D部分,更像是2D的扩展...
1258 2 10:27 App lego_loam消除IMU重力影响的代码解析 5.9万 453 03:55:20 App Deepseek崛起:IT行业巨变!未来5年这些编程语言正被淘汰(Java、golang、php、rust、C#...),留给普通程序员的机会不多了! -马士兵 8.7万 489 03:44:42 App Deepseek崛起:IT行业巨变!这几种编程语言正被淘汰(Java、php、...
(包含雷达点云话题、IMU话题、相机话题) 02 LeGO-LOAM 概述 2.1 论文摘要 LeGO-LOAM,是一种轻量级和地面优化的激光雷达里程计和建图方法,用于实时估计地面车辆的六自由度姿态。LeGO-LOAM是轻量级的,因为它可以在低功耗嵌入式系统上实现实时姿态估计。LeGO-LOAM经过地面优化,因为它在分割和优化步骤中利用了地面的约束...
可以融合IMU,不过Z轴也是会漂移的,只是好一丝。最有效的解决方案就是融合GNSS。 2024-01-09 回复喜欢 nmyh 你好,请问自己搭建的移动机器人在跑LeGO-LOAM的时候需要自己标定,然后修改launch文件里的camera_init_to_map和base_link_to_camera的坐标变换参数吗 2023-03-10 回复喜欢 翘毛同学ivan...
LeGO-LOAM是轻量级的,因为它可以在低功耗的嵌入式系统上实现实时的位姿估计。LeGO-LOAM是地面优化的,因为它在分段和优化步骤中利用了地面的存在。首先应用点云分割滤除噪声,然后进行特征提取以获得明显的平面和边缘特征。然后,两步Levenberg-Ma... 查看原文
LeGO-LOAM 是Tixiao Shan在原有LOAM基础上,做了一些改进包括:1、对前端里程计的前量化改造,提取地面点更适配水平安装的LiDAR; 2、使用SLAM中的Keyframe概念以及回环检测位姿图优化的方式对后端进行重构。 LeGO-LOAM 的效果 LIO-SAM 是Tixiao Shan在LeGO-LOAM的扩展,添加了IMU预积分因子和GPS因子:前端使用紧耦合的...
和LeGO-LOAM做对比并公布相关结果。 由于时间有限,这次测评比较初级,后期有机会我将持续更新分享我做的一些工作,比如: (1)对雷达、RTK GPS、IMU、磁罗盘和相机的融合。 (2)对比测试 LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping论文解读 VIA SMOOTHING AND MAPPING(实际工作) A....
您好,在featureAssociation.cpp里面,transformToStartImu的调用是在去除畸变的时候,主要是用IMU的松耦合数据先进行一次大致的畸变去除。 而TransformToStart是在找对应特征的时候进行调用的,其作用是将点云转换到同一个坐标系中去,方便寻找两个对应的特征和后面的非线性优化。