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...
相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻量级;也使用了Keyframe概念以及回环检测位姿图优化的方式对后端进行重构。 对于工业领域而言,LeGo-LOAM有非常广泛的应用,尤其是工业机器人领域,LeGo-LOAM一直都是应聘者必须掌握的框架。 对于学术研究而言,LeGo-LOAM是激光SLAM的经典框架,LeGo-LOAM源码简洁清晰,比...
纵观整个过程,LeGO-LOAM的特征提取和LOAM的特征提取区别在于: 使用的点云类型不同 计算公式不同 平面点和边缘点的选择标准不同 这里虽然特征点集合看上去比LOAM多,但是其实和LOAM的是一样的,不过LOAM在论文中没有点明的。 下面依次进行对比: LeGO-LOAM和LOAM在特征提取模块的对比 具体实现,平滑度计算: 其他的在...
intmain(intargc,char** argv){ros::init(argc, argv,"lego_loam");ROS_INFO("\033[1;32m--->\033[0m Map Optimization Started.");mapOptimization MO;// 1.进行闭环检测与闭环的功能std::threadloopthread(&mapOptimization::loopClosur...
论文的标题是:LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain 标题给出的应用场景是可变地形 重点是轻量级并 利用地面优化 本质依然是一个激光雷达里程计和建图 文章提出了一种轻量级、基于地面优化的激光里程计和建图算法LeGo-...
LeGO-LOAM中前端改进中很重要的一点就是充分利用地面点,本片博客主要讲解 如何进行地面点提取 如下图所示,相邻的两个scan的同一列,打在地面上,形成两个点A和B。 它们的垂直高度差为h,这个值在理想情况(雷达水平安装,地面是水平的)接近于0 水平距离差d ...
【摘要】 **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...
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LeGo-LOAM在工业中有非常广泛的应用，也是应聘者必须掌握的框架。相对于LOAM算法，LeGo-LAOM能够进行地面...
以下是 Lego-LOAM 算法中特征点提取的一般步骤：1. 点云预处理：首先，激光雷达数据通常需要进行一些预处理步骤，如去除地面点以减少噪音，进行点云滤波等。2. 点云分割：将点云分割成多个子点云，以便更容易处理。通常，Lego-LOAM 将点云分割成水平扫描线和垂直扫描线。3. 特征提取：对于每个分割的点云，Lego-...