通过LM优化方法,构建\{ F_{me}^{t},F_{mp}^{t}\}和Q^{t-1}之间的姿态约束 使用回环检测的方法,利用gtsam优化得到最终的全局地图。 这一部分和LOAM的最大区别在于加入了位姿图和回环检测,解决了LOAM没有后端优化的弊端,提升了建图的效率。 这里主要说明下回环检测的使用情况: 设定回环检测线程: 进行回环...
LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程计计算中,通过地面特征和线特征分开来计算机器人姿态,减少计算量,提高前端计算效率。其系统框架如下图: 相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻...
gtSAMgraph.add(BetweenFactor<Pose3>(cloudKeyPoses3D->points.size-1, cloudKeyPoses3D->points.size, poseFrom.between(poseTo), odometryNoise)); // 由相对位姿变换构成的二元因子 initialEstimate.insert(cloudKeyPoses3D->points.size, Pose3(Rot3::RzRyRx(transformAftMapped[2], transformAftMapped[0],...
;for(inti =0; i <6; ++i)transformLast[i] = transformTobeMapped[i];}// 3、对于其他点添加位姿间的二元因子else{gtsam::Pose3 poseFrom = Pose3(Rot3::RzRyRx(transformLast[2], transformLast[0], transformLast[1]), Point3(t...
LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程计计算中,通过地面特征和线特征分开来计算机器人姿态,减少计算量,提高前端计算效率。其系统框架如下图: ...
作为一个初学者,在什么都不懂的情况下,我们可能想首先成功编译运行一个成功的demo,下面我将自己运行的过程记录,并把遇到做个的问题做笔记吧。 本人实验的平台是ubuntu 18.04 , ROS melodic 1.gtsam安装 首先明白gtsam是什么? GTSAM(Georgia Tech Smoothing and Mapping)是基于因子图的C++库,它由佐治亚理工学院的教...
2.下载编译gtsam #B是我在主目录下新建的一个文件夹 cd B #下载gtsam到B文件夹下 git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git #进入gtsam文件夹 cd gtsam #创建build文件夹 mkdir build #打开build文件夹 cd build #编译 cmake .. make check #运行单元测试,此步骤可忽略 make install 1 2 3...
LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程计计算中,通过地面特征和线特征分开来计算机器人姿态,减少计算量,提高前端计算效率。其系统框架如下图: ...
使用gtsam优化位姿关系: 6、总结 我们已经知道了LeGO-LOAM的算法流程,这里将总结一下LOAM和LeGO-LOAM的区别和联系: LeGO-LOAM系统框架 LOAM系统框架 通过框架图的对比,可以看到,LeGO-LOAM多了分割模块,其他几个模块基本一致,就是频率发生了变化。 各模块的对比如下: ...
代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程计计算中,通过地面特征和线特征分开来计算机器人姿态,减少计算量,提高前端计算效率。其系统框架如下图: 相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻量级,也加入了回环检测模块。 相对于LOAM算法,LeGo...