基于视觉的方法,容易受到光照改变、快速运动导致的图像模糊等问题; 所以,一般会加入IMU传感器——但IMU具有bias,其估计的并不是很准。 视觉-惯性里程计的著名工作——Vins-mono(中国香港科技大学沈劭劼团队于2018年发表在IEEE Transactions on Robotics上的工作,可以利用单目的视觉和IMU实现融合)可以达到非常好的效果,...
用地面小车在可变地形上采集的数据,和LOAM进行比较,LeGO-LOAM在降低计算量的同时达到了相似或更好的精度。 把LeGO-LOAM集成到一个SLAM的框架里面去,用关键帧的概念对后端进行一个管理,来消除累计误差,用回环检测的方法(LOAM没有的部分)---后端部分。 简介部分 技术背景: 地图构建和状态估计是智能机器人中很重要的...
(LOAM是通过匀速模型进行的畸变去除,此时不再适用)由于运动强烈也会导致联系两帧的特征点匹配出现异常。 另外,大量的激光点云对于低功耗的嵌入式平台很难达到实时性 当把LOAM直接用到上面的场景上,当UGV运动比较平稳,并且特征稳定,计算资源足够的时候,可以实现低漂移的运动...
相比于Aloam,Lego-Loam的输入会多一个imu数据,这里首先介绍imu数据预处理 imu数据输入及预处理 imu数据主要用于做lidar点云去畸变以及odometry位姿估计; 首先对输入的imu数据去重力,坐标系遵循常规欧拉角物理定义,imu在世界坐标系下面的角度为~r=[rollpitchyaw]T , 常采用先进行实际意义偏航yaw,再进行实际意义俯仰pit...
LIO-SAM实际上是LeGO-LOAM的扩展版本,添加了IMU预积分因子和GPS因子,回环因子,去除了帧帧匹配部分,得到机器人的全局一致的位姿。 LIO-SAM紧耦合激光-惯性里程计方法,采用了因子图优化而不是滤波的方法。松耦合的方法,例如LOAM和LeGO-LOAM中使用IMU去除LiDAR点云的运动畸变,紧耦合的方法,例如R-LINS[15],使用误差状...
代码中先初始化了lego_loam::FeatureAssociation,用来订阅了上一节点发出来的分割出来的点云,点云的属性,外点以及IMU消息,并设置了回调函数。其中IMU消息的订阅函数较为复杂,它从IMU数据中提取出姿态,角速度和线加速度,其中姿态用来消除重力对线加速度的影响。然后函数FeatureAssociation::AccumulateIMUShiftAndRotation用来...
发现源码中ShiftToStartIMU函数都没掉用(里面的变量赋值没起作用),基于IMU的航迹推演似乎都没起作用,关于去畸变部分调换坐标系应该也不必要,导致后面坐标系全都乱了。。我这边也有相关的测试人员,大佬可有兴趣一起来改,这个工作量确实有点大。。 2023-10-06 回复喜欢 郭龙 fghhg 额,放弃了,完全重写了,...
和LeGO-LOAM做对比并公布相关结果。 由于时间有限,这次测评比较初级,后期有机会我将持续更新分享我做的一些工作,比如: (1)对雷达、RTK GPS、IMU、磁罗盘和相机的融合。 (2)对比测试... livox_horizon_loam是览沃官网开源的一款软件包,主要应用于低速(～5km/h)感知场景下的应用,通过点云的帧间匹配实现激光雷达...
集成低成本惯性测量单元(IMU),型号为CH Robotics UM6 如下图所示 计算单元 计算单元进行验证的有两个 1 嵌入式计算设备 Nvidia Jetson TX2 Jetson TX2是一款嵌入式计算设备,配备ARM Cortex-A57 CPU。 2 台式计算机 2.5GHz i7-4710MQ 电脑CPU以与LOAM中使用的计算硬件相同 ...
集成低成本惯性测量单元(IMU),型号为CH Robotics UM6 如下图所示 计算单元 计算单元进行验证的有两个 1 嵌入式计算设备 Nvidia Jetson TX2 Jetson TX2是一款嵌入式计算设备,配备ARM Cortex-A57 CPU。 2 台式计算机 2.5GHz i7-4710MQ 电脑CPU以与LOAM中使用的计算硬件相同 ...