LeGO-LOAM是一个轻量级的在低功耗嵌入式系统中可以实现实时姿态估计的激光slam算法。该算法是一种基于地面的slam优化算法,因为它在分割和优化步骤中利用了地面位置。首先通过点云分割滤除噪声,然后通过特征提取得到独特的平面和边缘特征。然后,第二步采用Levenberg-Marquardt优化方法,使用平面和边缘特征来解算连续扫描的激光...
# 1)运行建图程序source./devel/setup.bash roslaunch lego_loam run.launch # 2)到你的bag包路径下cd[your_bagfile_dir]rosbag play 2018-05-18-14-54-12_5.bag --clock --topic /velodyne_points /imu/data# --topic 指定bag包中发布的部分话题# 因为run.launch中参数/use_sim_time为true,所...
其中,第一种方法将全局点云地图分割为很多cube,然后根据传感器的有效探测距离(VLP-16为100m)选取一定数量的cube,组合成前 t − 1 时刻获取的点云地图 Q ( t − 1 ),然后对当前帧 Q t与其相交的部分进行匹配,与经典的LOAM算法基本相同。 第二种方法加入了位姿图和回环检测 (iSAM2),提高了建图效率与精...
遍历顺序为:QMNPR 进行BFS算法实现的时候都是以一个队列的形式进行 下面举一个节点多些的例子,以队列的形式更好理解算法是如何进行的 这是一个无向图,即用线连的两个节点均个互相到达对方,例如A可以到B,B也可以到A 以A为顶点,以队列的形式,走下BFS算法的流程如下: 第一个节点是A,先将A 入队列。当前队列...
在lego-loam包下找到featureAssociation.cpp、imageProjection.cpp、mapOptmization.cpp、transformFusion.cpp把里面所有的/camera_init修改为camera_init。 测试成功,本次测试用的是nsh_indoor_outdoor.bag,效果如下所示: 之后采用学院松灵机器人进行测试,采用的ubuntu为18.04,激光雷达采用的是RS-Helios-16P ...
聊聊3D激光SLAM开源算法-LeGo-LOAM SLAM技术从大的类别来讲,可以分为激光SLAM和视觉SLAM,激光SLAM建图精度高,但是激光雷达价格比较贵,视觉SLAM的性能目前还和激光SLAM有一定差距,然而相机成本低,也在快速发展之中。激光SLAM相对更成熟一点,门槛也更高一点。
LeGO-LOAM算法是一种基于激光雷达（Lidar）数据的定位和地图构建算法。它主要利用了LOAM算法的原理，但进行了一些关键的改进，包括增加了Segmentation环节、修改了特征点选取和平滑度计算公式等。以下是对LeGO-LOAM算法原理的详细解析：数据预处理：首先，LeGO-LOAM会对连续帧的点云数据进行预处理，包括去除地面点、分割出...
1.完成Ubuntu18.04系统下LeGO-Loam开源算法包的环境配置及编译; 2.建图定位测试报错如下图所示:(Point cloud is not in dense formate,please remove NaN points first) 3.问题解决办法 include文件夹下的utility.h中 extern const bool useCloudRing = false;... ...
LeGO-LOAM框架图 本文的核心在于四个部分:分割,特征提取,雷达里程计,雷达建图。 分割模块通过对一帧的点云重投影到图像中,进行地面分割,非地面点被分割出来; 特征提取模块基于分割后的点使用和LOAM一样的方法提取边缘点和平面点; 雷达里程计模块基于提取的特征点构建 scan-to-scan 约束关系,使用两次LM优化,得到姿...
LEGOLoam算法首先使用扫描匹配技术来进行机器人的运动估计。扫描匹配技术通过比较两个时间点的点云数据，来计算机器人之间的运动变换。具体来说，算法首先根据两个时间点的点云数据，提取出其中的特征点。然后，通过比较这些特征点在两个时间点上的位置关系，来计算机器人的运动变换。这样，就可以得到机器人在两个时间...