LeGO - LOAM是轻量级的,可以在嵌入式系统上实现实时位姿估计和建图。进行点云分割,丢弃地面分离后可能代表不可靠特征的点。LeGO - LOAM也是地面优化的,因为我们引入了两步优化来进行位姿估计。在第一步中,从地面提取的平面特征用于获取 [t_z,\theta_{roll},\theta_{pitch}] 。在第二步中,进行其余的转化 [t...
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...
3D激光slam:LeGO-LOAM---基于广度优先遍历的点云聚类算法及代码分析 蓝桥杯:STL:pair和vector LeGo-LOAM 跑通与源码学习
今天我将正式从创建一个LEGO_LOAM的工作空间开始从0到1实现LEGO_LOAM。 1.首先创建一个名为LEGO_LOAM的工作空间,并一并创建它的源文件src目录。 mkdir -p LEGO_LOAM/src cd LEGO_LOAM //进入LEGO_LOAM工作空间 catkin_make //编译 这里说一下catkin_make:catkin是由ROS社区开发的元编译系统(meta-buildsystem...
打开LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/launch/run.launch文件,确保/use_sim_time的value为true(在线建图为false,离线建图为true) source devel/setup.bash roslaunch lego_loam run.launch 如何没有接入雷达或者放入数据包就是什么也没有 4.离线数据包运行 数据集的百度云地址:pan.baidu.com/s/1SkrqfN 密码: oqo8 下载数...
LIO-SAM实际上是LeGO-LOAM的扩展版本,添加了IMU预积分因子和GPS因子,回环因子,去除了帧帧匹配部分,得到机器人的全局一致的位姿。 LIO-SAM紧耦合激光-惯性里程计方法,采用了因子图优化而不是滤波的方法。松耦合的方法,例如LOAM和LeGO-LOAM中使用IMU去除LiDAR点云的运动畸变,紧耦合的方法,例如R-LINS[15],使用误差状...