#---Lego-loam编译过程---(A-loam编译同理,篇幅有限就不放上去了)https://blog.csdn.net/BIT_HXZ/article/details/127135551https://blog.csdn.net/NEU_Ocean/article/details, 视频播放量 207、弹幕量 0、点赞
最终实验将LeGO-LOAM应用于KITTI数据集。由于LOAM在KITTI数据集上的测试以实时速度的10%运行,因此仅仅探索LeGO-LOAM和它在嵌入式系统上实时应用的可能性,行驶的长度足以获取一个完整的SLAM解决方案。LeGO-LOAM在Jetson上使用数据集序列00运行的结果如下图所示。为了在Jetson上实现实时的性能,将HDL-64E采集的数据进行下...
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,...
我们使用从地面车辆的可变地形环境中收集的数据集比较了LeGO - LOAM与最先进的方法LOAM的性能,并表明LeGO - LOAM在减少计算成本的情况下达到了相似或更好的精度。我们还将LeGO - LOAM集成到SLAM框架中,以消除漂移带来的位姿估计误差,并使用KITTI数据集进行测试。
LOAM是通过提取角点和面点建立约束,来求取帧间的位姿变换。特征点是通过计算点的曲率进行判断的 LOAM的实时性是通过将估计问题分成了两个独立的算法进行,一种算法以高频运行,低精度估计传感器运动。另一种算法运行频率较低,但返回高精确运动估计。 在KITTI数据集上,仅通过激...
LOAM是通过提取角点和面点建立约束,来求取帧间的位姿变换。特征点是通过计算点的曲率进行判断的 LOAM的实时性是通过将估计问题分成了两个独立的算法进行,一种算法以高频运行,低精度估计传感器运动。另一种算法运行频率较低,但返回高精确运动估计。 在KITTI数据集上,仅通过激光雷达的估计,LOAM的精度是最好的。
LOAM作为该系列的鼻祖,在前几年kitti数据集中常年霸占榜首,文中的作者所写的代码由于可读性不高,所以有很多人对代码进行了重构。 论文中作者目标是使用一个三维空间中运动的多线激光雷达来实现激光里程计+建图的功能。为了可以同时获得低漂移和低复杂度,并且不需要高...
首先,kitti中odometry指的是里程计,里程计不等同于定位,里程计的评价指标为每100m误差多少米——LOAM在0.55%左右。 而有回环检测的算法,则发现回环时会修正全局轨迹,取得更高的结果。而Kitti中并非所有序列都有回环。 其次,Kitti数据集中累积的公里数大概为39km左右,由汽车采集,也没有大范围的旋转运动。有些算法...
如果仅是测试KITTI数据集的效果，这里有一份适配KITTI数据集的版本：https://github.com/Mitchell-Lee-...
通过在两个单独的算法之间高明地划分估计问题来实现实时性能。一种算法以高频率运行并以低精度估计传感器速度。另一种算法以低频运行但返回高精度运动估计。将两个估计值融合在一起以产生高频率和高精度的单个运动估计。LOAM的最终精确度是KITTI测距基准站点[21]上仅激光雷达估算方法所能达到的最佳效果。