打开LIOSAM 的配置文件,一般位于config目录中。使用文本编辑器打开该文件,并查找以下段落,添加 GPS 数据支持。 # config/liosam.yamlgps:topic:"/gps/fix"# GPS 数据的主题frame_id:"gps_link"# 设置 GPS 数据的参考坐标系 1. 2. 3. 4. 这里需要替换成实际的 GPS 主题和坐标系。 4. 编写节点和代码 创...
上述代码中,我们首先导入了 liosam 的 GPS 模块,并定义了两个函数start_tracking和stop_tracking来启动和停止位置跟踪。在start_tracking函数中,我们首先初始化 GPS,然后调用start_tracking方法开始跟踪位置。在stop_tracking函数中,我们停止位置跟踪,并关闭 GPS。 一旦跟踪位置启动,我们可以使用以下代码来获取配送员的当...
框架介绍 1. **传感器集成**：LIO-SAM使用了GPS、IMU和激光雷达传感器，通过紧耦合的机制实现地图构建。GPS的加入提供了一定的位置参考，但主要依赖于IMU和激光雷达数据进行定位与地图构建。2. **高前端频率**：IMU odometry以高频率运行，这确保了前端数据的实时性，待雷达里程计信息接收后，IMU数据才...
lio-sam框架:后端里程计、回环、gps融合 【摘要】 前言LIO-SAM的全称是:Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping从全称上可以看出,该算法是一个紧耦合的雷达惯导里程计(Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry),借助的手段就是利用GT-SAM库中的方法。LIO-SAM 提出了一个利用GT-SAM的紧...
原版的LIO-SAM使用EKF节点输出gps数据转换的Odometry,在此使用原始GNSS数据,输出转换后的Odometry供mapOptmization节点使用。 转换的顺序如下:LLA --> ECEF --> ENU,坐标系示意图如下 最终得到ENU系下的gps坐标,代码如下 // convert LLA to XYZEigen::Vector3dlla=gtools.GpsMsg2Eigen(*msg);Eigen::Vector3d...
Gauss-Newton:基于LIO-SAM实现全局定位13 赞同 · 18 评论文章 Gauss-Newton老师,后面简称GN老师; 环境是ubuntu18,ROS1; 数据集是:casual_walk.bag; params.yaml: useImuHeadingInitialization: false # 建图与定位过程全都不使用GPS数据; 至于还有一位 ...
在LIO-SAM系统结构中GPS因子用于在因子图中集成来自GPS的绝对定位信息,GPS因子的作用是在建图过程中提供绝对位置约束,从而帮助系统更准确地估计机器人的轨迹和状态,GPS因子通过将GPS测量与机器人状态节点相关联来建立,具体来说,当系统接收到GPS测量时会将其表示为一个GPS因子,并将其与最近的机器人状态节点进行关联。
LIO-SAM的系统结构。接收3D激光雷达、IMU以及GPS作为输入。引入四种因子去构建因子图。a)IMU预积分因子,b) 激光里程计因子,c) GPS因子,d) 闭环因子。这些因子如何产生描述在第III节中 该系统从激光雷达、IMU以及可选的GPS中接收传感器数据。我们试图利用这些传感器的观测来估计机器人的状态及其轨迹。状态估计问题可以...
Using GPS:The park dataset is provided for testing LIO-SAM with GPS data. This dataset is gathered byYewei Huang. To enable the GPS function, change "gpsTopic" in "params.yaml" to "odometry/gps". In Rviz, uncheck "Map (cloud)" and check "Map (global)". Also check "Odom GPS", ...
LIO-SAM 作为非常有影响力的工作,相信很多同学都已经很熟悉了。LIO-SAM 并非一个单纯的 LIO,其后端的因子图优化支持融合 GPS 等不同的传感器数据,框架如下图所示,网上也有很多解读。 这里主要提一下 LIO-SAM 中的紧耦合 LIO 部分:LIO-SAM 中的 imu_preintegration 节点专门对 IMU 做预积分,预积分结果给到后端...