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...
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...
点云分割对应的代码在"LeGO-LOAM/src/imageProjection.cpp"中，LeGO-LOAM的4个流程都是独立运行的ROS程序，入口函数如下：int main(int argc, char** argv){ ros::init(argc, argv, "lego_loam"); ImageProjection IP; // 工作主流程 ROS_INFO("\033[1;32m--->\033[0m Image Projection ...
goldqiu:八.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---框架介绍和运行演示 goldqiu:九.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---速腾Robosense-16线雷达室外建图和其他框架对比、录包和保存数据 算法原理和改进 LeGO-LOAM相对LOAM的改进: 1.地面分离方法: LeGO-LOAM中前端改进中很重要的⼀点就是充分利用了地面点,提供了对...
最后,LEGOLoam算法利用地图建模算法来创建环境的三维模型。该算法通过将多次扫描的点云数据进行叠加,逐步构建环境的地图。同时,算法还会通过滤波和去噪等技术,对地图进行进一步的优化和精简。最终,机器人可以在精确的地图下进行导航和路径规划。 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...
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,并且在运行过程中角度也可以改变。
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 point cloudcopyPointCloud(laserCloudMsg);// 2. Start and end angle of a ...
LeGO-LOAM算法的总体框架如下图所示: 图中新增加了绿框中的Segmentation环节,同时对后续的特征提取、Odometry以及Mapping部分均有一定的修改,主要包括: 增加Segmentation操作,把点云投影为距离图像,分离出地面点与非地面点(分割点,segmented point)。 平滑度计算公式不同,原始LOAM中为使用点集中的坐标相减,而LeGO-LOAM...
Lego Loam是一种基于图的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法,它采用图优化技术来解决机器人在未知环境中的位置和地图构建问题。其基本原理可以分为以下几个部分: 1. 特征提取:Lego Loam首先会从传感器数据中提取特征点,例如激光雷达数据中的角点和平面点。 2. 点云匹配:接下来,Lego Loam会对特征点进行...
主要是讲解angle = atan2(d2*sin(alpha), (d1 -d2*cos(alpha))); 这一行代码的, 视频播放量 2640、弹幕量 2、点赞数 40、投硬币枚数 30、收藏人数 111、转发人数 6, 视频作者 云中养仙, 作者简介 Be luck,相关视频:lego_loam点云分割算法(二),基于3D点云的障碍物检测算法