这便是KITTI数据集的诞生背景。 KITTI数据采集平台:1个惯性导航系统,1个64线3D激光雷达, 2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,以及4个光学镜头。 KITTI数据集主要有以下Benchmark:road(用于道路分割),semantics(用于语义分割),object(2D、3D和鸟瞰三种视角,用于目标检测),depth(用于视觉深度评估),stereo(用于双目立体视觉...
我们还将LeGO - LOAM集成到SLAM框架中,以消除漂移带来的位姿估计误差,并使用KITTI数据集进行测试。 LeGO-LOAM特点: 轻量级:可在低功耗嵌入式平台上运行 基于地面优化:在分割和优化步骤中利用了地平面的存在 点云分割去除噪声 2步LM优化 1.INRODUCTION 在智能机器人的能力中,地图构建和状态估计是最基本的前提之一。
要运行LeGO-LOAM算法并使用KITTI数据集,你需要按照以下步骤进行安装、配置、数据准备和算法运行。以下是一个详细的指南: 1. 安装和配置LeGO-LOAM 首先,确保你的系统上已经安装了ROS(Robot Operating System)。LeGO-LOAM依赖于ROS,通常使用的是ROS Kinetic或Melodic版本。 然后,克隆LeGO-LOAM的GitHub仓库到你的工作目录...
实验结果在KITTI和自采集的移动机器人室外数据集上进行了测试,从结果上看在算力有限的小机器人平台上精度较LOAM有较大提升,同时时间消耗上大大缩减,证实了LeGO-LOAM能够轻量化的部署在算力有限的无人平台上,且实现非常好的定位和建图效果。 参考文献 [1] Bogoslavskyi I, Stachniss C. Efficient online segmentatio...
1. 背景 为了能够充分利用KITTI数据集进行学习,我们,可以利用标定数据从KITTI数据集合中提取目标点云数据,为此,我基于VTK+QT开发了一个工具,以用于将标定框中的目标点云数据进行显示,并进行点云数据筛选。 2. 工具界面: 为类型为“Pedestrian”的点云样本示例...KITTI...
LOAM的结果精度在KITTI里程计数据集网站上是仅依赖于激光雷达运动估计的方法中最高的。 本研究旨在在小规模嵌入式系统中以一种高效的方式对装载有3D激光雷达的地面车辆进行可靠、实时的6自由度位姿估计。这样的任务并不简单,原因有以下几点:1)很多地面无人车辆(UGVs)由于尺寸受限,没有悬挂装置或者强大的计算单元;2...
For A-LOAM with kitti checkhttps://github.com/Mitchell-Lee-93/kitti-A-LOAM Original code from https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM Modified code utility.h for Velodyne 64 channel extern const string pointCloudTopic = "/kitti/velo/pointcloud"; <- you should check your own ba...
在KITTI数据集上,仅通过激光雷达的估计,LOAM的精度是最好的。 LOAM的问题 指出LOAM在该工作场景中的问题 工作场景描述: 该工作场景是在地面的小车上装一个3D的激光雷达,来获得实时可靠的6自由度位姿估计。并且将算法部署到小规模的嵌入式系统中。 问题: ...
在KITTI数据集上,仅通过激光雷达的估计,LOAM的精度是最好的。 LOAM的问题 指出LOAM在该工作场景中的问题 工作场景描述: 该工作场景是在地面的小车上装一个3D的激光雷达,来获得实时可靠的6自由度位姿估计。并且将算法部署到小规模的嵌入式系统中。 问题: ...
我们的算法与当前表现SOTA的算法进行比较,例如LOAM等,结果表明,Lego-LOAM在减少计算开销的情况下可以达到相似或更好的精度。我们还将LeGO-LOAM集成到SLAM框架中,以消除漂移造成的姿态估计误差,使用KITTI数据集进行测试。 主要框架及实验结果