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...
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...
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-...
没有通过距离判断的原因,就是应为水平角度分辨率和垂直角度分辨率差别很大。所以水平方向和垂直方向的近邻点的距离会小很多。 要判断的角度如下图所示,该角度越大,说明离得越近,角度越小,说明离得越远 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...
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...
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。
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,提供了对地面点的提取 如上图,相邻的两个扫描线束的同⼀列打在地⾯上如AB点所示(指的是同个水平角度下),他们的垂直高度差: ...
LeGO-LOAM的算法细节 图3 噪声环境中一条scan的特征提取过程 A. Segmentation 提取地面点之后,再对剩下的距离图像进行聚类(分簇),过滤掉点云数量小于 30 的点云簇,对保留下来的点云簇分配不同的标签。地面点云属于特殊的一类点云簇(一开始我们就提取出来了)。对点云进行聚类再处理,可以提高运行效率和提取更稳...
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...