这一部分和LOAM的最大区别在于加入了位姿图和回环检测,解决了LOAM没有后端优化的弊端,提升了建图的效率。 这里主要说明下回环检测的使用情况: 设定回环检测线程: 进行回环检测操作: 检测回环: 回环检测中匹配用的是icp: 使用gtsam优化位姿关系: 6、总结 我们已经知道了LeGO-LOAM的算法流程,这里将总结一下LOAM和LeGO...
实现了LOAM开源代码,并做了部分优化LeGO-LOAM2018Tixiao Shan与IMU是松耦合LlOM2019Haoyang Ye与IMU是紧耦合LIO-SAM2020Tixiao ShanLeGO-LOAM升级版,与IMU紧耦合 LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程...
下面的2个阶段是算法的执行的2个阶段,类似LeGO_LOAM,但不是执行了2遍哦!在标定时候,分别得出轮速里程计(认为它的位置就是车体中心)的轨迹与激光里程计对应的轨迹,然后就将这2个轨迹构建成为点云的形式(将z值拍扁归零), 然后对这2个轨迹点云进行匹配, 可得[6] 初始外参 [t_{z} , θ_{roll }, θ_{...
本文介绍的LeGO-LOAM同样是针对LOAM计算效率问题的优化,针对地面移动机器人在室内外环境下运行时的特点,针对性的对LOAM进行优化和改进,实现了一套轻量级的激光雷达SLAM系统。该工作由Shan Tixiao完成,论文LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized LiDAR Odometry and Mapping on Variance Terrain发表于2018年IROS会议,...
;for(inti =0; i <6; ++i)transformLast[i] = transformTobeMapped[i];}// 3、对于其他点添加位姿间的二元因子else{gtsam::Pose3 poseFrom = Pose3(Rot3::RzRyRx(transformLast[2], transformLast[0], transformLast[1]), Point3(t...
LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程计计算中,通过地面特征和线特征分开来计算机器人姿态,减少计算量,提高前端计算效率。其系统框架如下图: 相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻...
这一部分和LOAM的最大区别在于加入了位姿图和回环检测,解决了LOAM没有后端优化的弊端,提升了建图的效率。 这里主要说明下回环检测的使用情况: 设定回环检测线程: 进行回环检测操作: 检测回环: 回环检测中匹配用的是icp: 使用gtsam优化位姿关系: 6、总结
LeGO-LOAM 代码编译安装 github的地址是:https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM 已被测试ROS版本有: indigo kinetic melodic 它的依赖库有gtsam。所以需要先安装gtsam wget-O~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zipcd~/Downloads/&&unzip gtsam.zip-d...
Hello all, I'm posting this as a note for others who might have the same issue in the future. I had issues getting LeGO-LOAM to run with the setup mentioned in the title. I had the following problems which were solved by multiple posts i...
(*https://github.com/wh200720041/iscloam) 文中主要的贡献在于回环检测部分:根据预处理的点云数据,实时提取ISC特征,并根据这些特征进行回环检测。在发现回环后,则开始后端优化,即接收当前的边缘、平面特征,以及odom和回环信息,然后进行全局一致性优化,这里采用GTSAM完...