1、把pubKittiData.cpp文件放在LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/src/文件夹下 2、LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/CMakeLists.txt文件中加入这两句话...bin文件 calib.txt是相机和激光雷达之间的左边变换以及相机的内参(这个我只是在pubkittiData.cpp读了出来,并没有实际用到) time.txt是时间戳 从入门到放弃——Lidar小白学习Lidar ...
LeGo-Loam是一套轻量级的算法,可以在低功耗嵌入式系统中进行实时的位姿估计。LOAM的实时性是要求在x86性能比较好的平台的上进行,LeGo-Loam在算力下降的平台上依然可以实时进行 该算法基于地面优化,在分割和优化的过程中利用地面的存在 首先进行点云分类,并利用分类去除了一部分噪声点,通过特征提取获得面点和角点(这部分...
LeGO-LOAM是轻量级的,因为它能够在低功率的嵌入式系统上实现实时的位姿估计。LeGO-LOAM是基于地面优化的,因为它在分割和优化阶段中利用了地面的性质。本文首先应用点云分割来滤除噪声,并通过特征提取来获得可区分的平面特征和边缘特征。一个两步的Levenberg-Marquardt优化方法接着使用提取到的平面特征和边缘特征来求解...
(LOAM是通过匀速模型进行的畸变去除,此时不再适用)由于运动强烈也会导致联系两帧的特征点匹配出现异常。 另外,大量的激光点云对于低功耗的嵌入式平台很难达到实时性 当把LOAM直接用到上面的场景上,当UGV运动比较平稳,并且特征稳定,计算资源足够的时候,可以实现低漂移的运动估计 但是资源受到限制,LOAM的表现就会退化。
本论文以LOAM为基础,优化了LOAM中存在的一些缺点,并提升其性能。 在LOAM中,特征提取阶段需要计算点云所有点的平滑度值,导致计算量很大,且草地、树叶等环境物体会产生不可靠的特征。 针对这个问题,LEGO-LOAM首先对点云进行地面提取,将点云分为地面点和非地面点。之后对于非地面点,再进行聚类分割。在地面点和分割点...
【摘要】 3D激光SLAM:LeGO-LOAM论文解读---系统概述部分部分 系统框架原文 系统框架 整体框架如下: 输入:三维激光点云输出:六自由度位姿估计 整个系统可以分为五个模块: 分... 3D激光SLAM:LeGO-LOAM论文解读---系统概述部分部分 系统框架 原文 系统框架 ...
LeGO-LOAM过程: 1)首先应用点云分割滤除噪声 2)然后特征抽取接收特征平面和特征边 3)两步Levenberg-Marquardt优化方式:地面提取的平面特征用于在第一步中获得 [ t z , θ r o l l , θ p i t c h ] \left[t_{z}, \theta_{roll}, \theta_{pitch}\right] [ t z , θ r o l l ...
LeGO-LOAM论文翻译(内容精简) ;,pn}为在时间t时获得的点云, pip_{i}pi 代表的是 ptp_{t}pt中的一个点。 rir_{i}ri表示从对应点 pip_{i}pi到传感器的欧几里德距离。 ptp_{t}pt首先投影到...位置识别。 [15]通过将点云投影到距离图像上并分析深度值的二阶导数,然后从具有大曲率的点中选择特征以...
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-...
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 摘要部分 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-Loam,能够实时的进行六自由度位姿...