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...
要运行LeGO-LOAM算法并使用KITTI数据集,你需要按照以下步骤进行安装、配置、数据准备和算法运行。以下是一个详细的指南: 1. 安装和配置LeGO-LOAM 首先,确保你的系统上已经安装了ROS(Robot Operating System)。LeGO-LOAM依赖于ROS,通常使用的是ROS Kinetic或Melodic版本。 然后,克隆LeGO-LOAM的GitHub仓库到你的工作目录...
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,...
文章目录 1.简单运行LeGO-LOAM (1)LeGO-LOAM源码下载 (2)LeGO-LOAM示例运行 ①下载LeGO-LOAM源码提供的rosbag文件 ②运行LeGO-LOAM示例 环境配置 运行步骤 其他说明 运行结果 2.使用LeGO-LOAM运行KITTI数据集 (1)下载KITTI数据集 (2)运行KITTI数据集 ①下载kitti-lego-loam 问题一 问题二 问题三 ②... 查看...
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。
For A-LOAM with kitti checkhttps://github.com/Mitchell-Lee-93/kitti-A-LOAM Original code from https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM Modified code utility.h for Velodyne 64 channel extern const string pointCloudTopic = "/kitti/velo/pointcloud"; <- you should check your own ba...
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...
我们的算法与当前表现SOTA的算法进行比较,例如LOAM等,结果表明,Lego-LOAM在减少计算开销的情况下可以达到相似或更好的精度。我们还将LeGO-LOAM集成到SLAM框架中,以消除漂移造成的姿态估计误差,使用KITTI数据集进行测试。 主要框架及实验结果