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...
2.广度优先遍历算法BFS和基于此的点云聚类的外点剔除 广度优先遍历(BFS)和深度优先遍历(DFS)一样,是经典的图遍历算法。 LeGO-LOAM框架用的是广度优先遍历算法做点云聚类,首先从某个节点出发,一层一层地遍历,下⼀层必须等到上⼀层节点全部遍历完成之后才会开始遍历。 如上面这个无向图中:如果我们从A节点开始...
LeGoLOAM亮点分析及改进应用; LioSAM亮点分析及拓展; 可以单独拎出来讲的算法优化部分总结; 当然,每一个小节都是建立在对该框架相对熟悉的基础上讨论的。 1.ALOAM亮点分析及改进应用 这里不聊LOAM,是因为LOAM有些过于繁琐了,虽然其作为ALOAM的前身,但笔者仍认为它学习学习就行,不拿出来做拓展开发了,而且这两个框...
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...
LeGO-LOAM算法的总体框架如下图所示: 图中新增加了绿框中的Segmentation环节,同时对后续的特征提取、Odometry以及Mapping部分均有一定的修改,主要包括: 增加Segmentation操作,把点云投影为距离图像,分离出地面点与非地面点(分割点,segmented point)。 平滑度计算公式不同,原始LOAM中为使用点集中的坐标相减,而LeGO-LOAM...
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、分割出不同的特征面(如水平面、竖直面和边缘)等。这些操作有助于后续的特征...
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。
主要是讲解angle = atan2(d2*sin(alpha), (d1 -d2*cos(alpha))); 这一行代码的, 视频播放量 2640、弹幕量 2、点赞数 40、投硬币枚数 30、收藏人数 111、转发人数 6, 视频作者 云中养仙, 作者简介 Be luck,相关视频:lego_loam点云分割算法(二),基于3D点云的障碍物检测算法
本文将一步一步地回答"legoloam算法原理"这个问题。 第一步:激光雷达技术的基本原理 首先,我们要了解激光雷达技术的基本原理。激光雷达利用激光束以及其反射后的信号来测量目标物体的位置和距离。它通过向周围环境发射短脉冲激光,并接收反射回来的激光束来实现测距。这样就可以生成一系列点云数据,表示环境中物体的形状...
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...