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...
算法原理和改进 LeGO-LOAM相对LOAM的改进: 1.地面分离方法: LeGO-LOAM中前端改进中很重要的⼀点就是充分利用了地面点,提供了对地面点的提取 如上图,相邻的两个扫描线束的同⼀列打在地⾯上如AB点所示(指的是同个水平角度下),他们的垂直高度差: 水平距离差: 计算垂直高度差和水平高度差的角度: 理想情况...
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...