cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM.git cd .. catkin_make -j1 When you compile the code for the first time, you need to add "-j1" behind "catkin_make" for generating some message types. "-j1" is not needed for future compiling. The ...
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...
git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM.git # 编译cd.. catkin_make DownloadNSH indoor outdoorto YOUR_DATASET_FOLDER. # 运行建图程序source./devel/setup.bash roslaunch aloam_velodyne aloam_velodyne_VLP_16.launch # 2)到你的bag包路径下cd[your_bagfile_dir]rosbag p...
https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM Zhang J, Singh S. LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time[C]//Robotics: Science and Systems. 2014, 2: 9. Zhang J, Singh S. Low-drift and real-time lidar odometry and mapping[J...
测试lego-loam算法 采用的ubuntu版本是20.04 首先需要下载依赖包gstam wget -O ~/下载/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip cd ~/下载/ && unzip gtsam.zip -d ~/下载/ cd ~/下载/gtsam-4.0.0-alpha2/ mkdir build && cd build...
特征点数量对比:LeGO-LOAM特征点整体下降幅度超过:29%,40%,68%,72%。 迭代次数对比:里程计的迭代次数降低了34%,48%。 运行时间对比:降低了 60% 位姿误差对比:LeGOLOAM可以用更少的计算时间实现可比或更好的位置估计精度。 参考资料 https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM ...
github:https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM 如图我们可以看到功能包LEGO_LOAM下包含的文件,主要有自定义消息文件cloud_msgs(不懂学习ROS相关知识)和源文件LeGO_LOAM LeGO_LOAM下是一个标准的ros功能包文件组织。下节开始学习详细代码。
原文链接:代码实战 | 用LeGO-LOAM实现地面提取 作者介绍:Zach,移动机器人从业者,热爱移动机器人行业,立志于科技助力美好生活。也是我们课程学员:基于LiDAR的多传感器融合SLAM:LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM LeGO-LOAM框架设计思路的第一步就是提取并分离地面。本篇文章就来详细说明LeGO-LOAM是如何来进行地面提取的。
https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM 《Fast Range Image-based Segmentation of Sparse 3D Laser Scans for Online Operation》 基于LiDAR的多传感器融合SLAM:LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM 独家重磅课程! 1、VIO课程:VIO最佳开源算法:ORB-SLAM3超全解析课程重磅升级!
GitHub链接:github.com/RobustFieldA 作者:自动驾驶人 | 原文出处:公众号【自动驾驶专栏】 实验 现在基于两种硬件配置(一个带有Cortex-A57的Jetson TX2和一台i7-4710MQ的笔记本电脑),描述一系列的实验来定性和定量地分析两种有竞争性的方法LOAM和LeGO-LOAM。这两种算法都用C++实现并且在Ubuntu Linux系统上使用机器人...