正好碰巧看到了yuanguobin01作者写的Lego-Loam的改进思路系列文章,这部分看完后遗憾于作者仅仅提供了一些初步的设想,而没有系统的学习代码,为此本文打算从作者提出的几个改进点来给出自己实现的策略思路。 1. 二维轮式里程计+IMU = 三维里程计 替换 原本3D激光前端里程计 这部分作者说通过二维里程计...
LeGO-LOAM是轻量级的,因为它能够在低功率的嵌入式系统上实现实时的位姿估计。LeGO-LOAM是基于地面优化的,因为它在分割和优化阶段中利用了地面的性质。本文首先应用点云分割来滤除噪声,并通过特征提取来获得可区分的平面特征和边缘特征。一个两步的Levenberg-Marquardt优化方法接着使用提取到的平面特征和边缘特征来求解...
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...
在此处的所有实验中,我们对 LOAM 和 LeGO-LOAM 使用相同的 cth。 现在我们在测试环境中比较两种方法的映射结果。为了模拟具有挑战性的潜在 UGV 操作场景,我们执行了一系列积极的偏航机动。请注意,在本文的所有实验中,这两种方法都提供了相同的初始平移和旋转猜测,该猜测是从 IMU 获得的。运行 60 秒后得到的点...
lego_loamIMU坐标系转成世界坐标系原理与代码讲解, 视频播放量 772、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 20、转发人数 0, 视频作者 云中养仙, 作者简介 Be luck,相关视频:lego_loam消除IMU重力影响的代码解析,cartorapher全局轨迹构建器添加测距数据代码逐行解
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...
LeGO-LOAM是专门为地面车辆设计的SLAM算法,要求在安装的时候Lidar能以水平方式安装在车辆上;如果是倾斜安装的话,也要进行位姿转换到车辆上。而LOAM对Lidar的安装方式没有要求,即使手持都没有关系。 作者的实验平台是一个移动小车(UGA),挂载了一个Velodyne VLP-16 线激光雷达,还配有一个低精度的 IMU;选用的硬件平...
在这一部分中,Lego Loam使用了Lidar数据来生成点云,并通过特征提取算法提取关键点。它使用了IMU(惯性测量单元)来融合IMU和Lidar数据,以提高定位的准确性。通过这些处理,Lego Loam能够建立起一个初始的地图,并对环境进行感知。 接下来是后端部分的代码。在这一部分中,Lego Loam使用了图优化算法来对前端建立的地图...
摘 要:基于LiDAR和SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)的LeGO LOAM算法在低分辨率的LiDAR 设备上,由于LiDAR数据的运动畸变、采样的地面数据稀疏等问题,存在重力矢量漂移现象和严重的高程估计误差。为了改善这一点,LeGO LOAM改进...
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。