LeGO - LOAM是轻量级的,可以在嵌入式系统上实现实时位姿估计和建图。进行点云分割,丢弃地面分离后可能代表不可靠特征的点。LeGO - LOAM也是地面优化的,因为我们引入了两步优化来进行位姿估计。在第一步中,从地面提取的平面特征用于获取 [t_z,\theta_{roll},\theta_{pitch}] 。在第二步中,进行其余的转化 [t...
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。
3D激光SLAM:LeGO-LOAM论文解读---点云分割部分 点云分割 地面点分类 其它点分类及过滤 测试 原文 点云分割 分割方法: Pt是t时刻的一帧点云数据 pi是Pt中的一个点 首先需要把Pt映射到深度图像上去 映射的深度图像的分辨率是 1800*16 .1800就是一帧激光雷达点云里面的每一个scan上有1800个点,16就是有16个...
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) LeGO-LOAM特点 1)一种轻量级的,可在嵌入式平台上运行 2)点云分割去除噪声 3)带有地面优化的实时6自由度估计(在分割和优化步骤中利用了地平面的存在) 4)回环检测LeGO-LOAM过程:1)首先应...LeGO-LOAM是一种在LOAM之上进行改进的激光雷达建图方法,建图效果比LOAM要好,但是建图...
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进行...
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-...
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...