LeGO-LOAM全称为:Lightweight and Groud-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain,从标题可以看出 LeGO-LOAM 为应对可变地面进行了地面优化,同时保证了轻量级。 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。
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中为使用点集中的欧式距离作差。 特征点选取中原始LOAM为按照平滑度的值及已有特征点数量分为平面点/边缘点两类,而LeGO -LOAM中不仅考虑到平滑度的值还同时考虑到点的类型为“地面点/分割点”,分别进行提取不同的特征点集。 Lidar Odometry模块相...
一开始以为LeGO-LOAM的LeGO是代表乐高积木,可以类似乐高积木的方式来搭建SLAM算法,直到看到论文才搞清楚,LeGO的Le表示轻量级(Lightweight),GO表示基于地面优化(Ground-Optimized)。也就是说LeGO-LOAM一是一个轻量级,基于地面优化的激光雷达SLAM算法。 LeGO-LOAM采用的硬件平台是Jackal UGV,整体的系统架构如下图。 LeGO-...
一开始以为LeGO-LOAM的LeGO是代表乐高积木,可以类似乐高积木的方式来搭建SLAM算法,直到看到论文才搞清楚,LeGO的Le表示轻量级(Lightweight),GO表示基于地面优化(Ground-Optimized)。也就是说LeGO-LOAM一是一个轻量级,基于地面优化的激光雷达SLAM算法。 LeGO-LOAM采用的硬件平台是Jackal UGV,整体的系统架构如下图。 LeGO-...
LeGO-LOAM是专门为地面车辆设计的SLAM算法，要求在安装时Lidar能以水平方式安装在车辆上；如果是倾斜安装，则需进行位姿转换至车辆坐标系。相比之下，LOAM对Lidar的安装方式无严格要求，即便手持亦可。在作者的实验中，其使用了一个移动小车（UGA），挂载Velodyne VLP-16线激光雷达，配有一个低精度IMU，...
mapOptimization函数是LEGO-LOAM算法中的一个关键函数,用于进行建图和位姿优化的迭代优化过程。下面详细解释mapOptimization函数的主要步骤: 1.匹配点云:首先,输入的点云数据将分为地图点云和当前帧点云。mapOptimization函数将对当前帧点云进行特征提取,并与地图点云进行匹配,以估计当前帧的位姿。 2.匹配点云滤波:为...
LeGO-LOAM 是Tixiao Shan在原有LOAM基础上,做了一些改进包括:1、对前端里程计的前量化改造,提取地面点更适配水平安装的LiDAR; 2、使用SLAM中的Keyframe概念以及回环检测位姿图优化的方式对后端进行重构。 LeGO-LOAM 的效果 LIO-SAM 是Tixiao Shan在LeGO-LOAM的扩展,添加了IMU预积分因子和GPS因子:前端使用紧耦合的...
LeGO-LOAM全称为:Lightweight and Groud-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain,从标题可以看出 LeGO-LOAM 为应对可变地面进行了地面优化,同时保证了轻量级。 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。
LeGO-LOAM全称为:Lightweight and Groud-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain,从标题可以看出 LeGO-LOAM 为应对可变地面进行了地面优化,同时保证了轻量级。 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。
LeGO-LOAM的设计思路 对地面点云的配准主要使用的是面点特征;在分割后的点云配准主要使用的是边缘点和面点特征。从中可以看出使用边缘点的数量是要远小于平面点的数量,这也是能实现加速的主要原因。 LeGO_LOAM的软件系统输入 3D Lidar 的点云,输出 6 DOF 的位姿估计。整个软件系统分为 5 个部分: ...