如果雷达和地面比较近,那么地面上的噪声也会影响LOAM的表现 本文贡献与解决思路:针对以上问题提出 LeGO-LOAM算法,本方法首先利用点云分割来去除噪声,然后进行特征提取获得独特的平面和边缘特征。然后通过两步LM方法利用平面和边缘特征在连续扫描中求解6自由度变换的不同分量。第一步,通过从地面点中提取面点,然后进行[t...
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是一...
LOAM是一种低漂移和实时的激光雷达里程计和建图算法,它通过点特征到边缘/平面的扫描匹配来寻找两帧点云之间的匹配关系。特征通过计算一个点在它局部区域内曲率的方式来提取,高曲率值的点被作为边缘特征,类似地,低曲率值得点被认为是平面特征。LOAM方法的实时性是通过将估计问题划分为两个独立的算法来实现的,一个算...
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...
指出LOAM在该工作场景中的问题 工作场景描述: 该工作场景是在地面的小车上装一个3D的激光雷达,来获得实时可靠的6自由度位姿估计。并且将算法部署到小规模的嵌入式系统中。 问题: 1 计算量的问题 许多无人机驾驶的车辆上无法安装强大的计算单元 2 运动激烈时候的问题 ...
论文的标题是:LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain 标题给出的应用场景是可变地形 重点是轻量级并 利用地面优化 本质依然是一个激光雷达里程计和建图 摘要部分 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...
livox_horizon_loam算法的核心主要在于两个部分:特征提取(Lidar Registration)和里程计解算(Odometry and LeGO-LOAM论文翻译(内容精简) LeGO-LOAM特点1)一种轻量级的,可在嵌入式平台上运行 2)点云分割去除噪声 3)带有地面优化的实时6自由度估计(在分割和优化步骤中利用了地平面的存在) 4)回环检测 LeGO-LOAM过程:...
1、论文概括 LeGO-LOAM是发表于IROS 2018的文章,全称为:LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain . 从文章名称,可以看出,LeGO-LOAM相对于LOAM的提升主要在于轻量级和地面优化。接下来,将从论文的整体框架入手,详解介绍LeGO-LOAM和LOAM的区别和联系。
LeGO-LOAM是一个轻量级的在低功耗嵌入式系统中可以实现实时姿态估计的激光slam算法。该算法是一种基于地面的slam优化算法,因为它在分割和优化步骤中利用了地面位置。首先通过点云分割滤除噪声,然后通过特征提取得到独特的平面和边缘特征。然后,第二步采用Levenberg-Marquardt优化方法,使用平面和边缘特征来解算连续扫描的...