其中LeGO就是轻量级和利用地面优化,轻量级的实现就是通过两步的优化方式,利用地面优化的部分也在两步优化的第一步中。 和原始LOAM一样,通过前后两帧点云来估计两帧之间的运动,从而累加得到前端里程计的输出,和上述方法使用线面约束同时优化六自由度帧间位姿不同,LeGO-LOAM的前端分成两个步骤,每个步骤估计三自由度的...
在本文中,我们将对Lego-LOAM的地面点分离、聚类和两步优化方法进行深入探讨。 一、地面点的分离 在激光雷达数据中,地面点和非地面点的分离是SLAM算法中的关键步骤,而Lego-LOAM采用了一种基于分段式的分离方法。该方法首先将激光雷达数据根据水平线和垂直线进行分段,然后利用线性模型拟合每个分段的点云,找出最适合的...
我们使用地面车辆从可变地形环境中收集的数据集来比较LeGO-LOAM与最先进的LOAM方法的性能,结果表明LeGO-LOAM在减少计算开销的情况下达到相似或更好的精度。为了消除由漂移引起的姿态估计误差,我们还将LeGO-LOAM集成到SLAM框架中,并用KITTI数据集进行了测试。 图7 在实验2中,LOAM在穿过史蒂文斯校园的人行道上失效(上图...
因子图是一个全局优化框架,如果需要做回环约束可以通过添加node i和node j之间的loop factor。问题里面...
我们提出了一种用于地面车辆实时六自由度姿态估计的轻量级和地面优化激光雷达测距和测绘方法(LeGO-LOAM)。 图1 LeGO-LOAM硬件及系统概述 轻量级-因为能够在低功耗嵌入式系统上实现实时姿态估计,地面优化-因为在分割和优化步骤中利用了地面的约束。我们首先采用点云分割的方法滤除噪声,再进行特征提取,得到平面特征和边缘...
简介:**LeGO-LOAM**的全称是 Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain其中LeGO就是轻量级和利用地面优化,轻量级的实现就是通过两步的优化方式,利用地面优化的部分也在两步优化的第一步中。和原始LOAM一样,通过前后两帧点云来估计两帧之间的运动,从而累加得到前端里程计的输...