lio-sam 认为里程计累计漂移比较小,所以通过距离与时间这两个概念进行的关键帧的回环检测。
首先可了解本文2.1节所示;LIO_SAM的回环是搜索LocalMap时空外的激光点云,且在找到最近关键帧点云后,在它附近寻找2*historyKeyframeSearchNum(含有正负,所以乘以2)个关键帧点云,作为icp.setInputTarget(prevKeyframeCloud);然后当前帧作为待匹配的点云icp.setInputSource(cureKeyframeCloud);进行ICP的匹配,匹配后结果...
实现回环检测的方法:1)基于里程计的几何关系(Odometry based):当我们发现相机运动到了之前的某个位置,检测它们有没有回环。 这种方法的思路很直观。(1)但是由于累计误差的存在,我们往往没法正确地发现“运动到了之前的某个位置附近”这个事实,以至于回环检测也无从谈起。(2)并且回环检测的目标就是发现“相机回到之前...
为了解决这一问题,回环检测并进行后端优化是一个重要的环节。下面以典型激光SLAM框架LIO-SAM为例进行解析,学习其进行回环检测的策略。 分配线程 首先,查看mapOptmization.cpp文件中的main函数,可以看到给回环检测处理分配一个线程。 std::thread loopthread(&mapOptimization::loopClosureThread, &MO); 查看loopClosure...
简单来说,[LIOSAM]整体的框架与其他方法区别在与: 使用因子图作为后端优化框架,将IMU预积分与雷达点云匹配及回环检测等紧耦合 使用当前帧-局部地图匹配而不是对全局地图匹配来加速点云匹配速度 基于位置关系选择回环帧,并使用点云匹配计算回环因子 使用高频IMU并进行简单积分对点云做运动畸变校正 ...
回环检测及位姿计算 本篇我们来看在lio-sam框架中,是如何将三者(雷达里程计、回环检测、gps)进行融合,来实现全局位姿优化的。 代码解析 voidsaveKeyFramesAndFactor(){ 保存关键帧 添加 factor if(saveFrame()==false)return; 通过旋转和平移增量,判断是否是关键帧 ...
回环检测还可以做重定位,在跟踪丢失的时候。 2. 做法 以下是几种做法: 取当前图像和历史所有图像一一进行特征提取并比对,通过匹配的数量确定。O( ),缺点资源; 还是上边的方法,但不一一匹配,随机抽取,可检测到的帧少很多; 里程计配合给一个大致位置,这里的进行回环检测,缺点里程计自带误差,只能小范围; ...
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的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。实现了高精度、实时的...
(LIOM、LiLi-OM),然后介绍基于迭代卡尔曼滤波的工作(LINS、Fast-Lio1&2 和 Faster-Lio),最后还要补充介绍一下LIO-SAM,LIO-SAM 相对比较特殊,虽然也是紧耦合方案,但它的具体做法是将滑窗仅用于优化 IMU 的 bias,然后有一个额外的后端,该后端将预积分因子、激光里程计因子、回环因子等放到一个因子图优化模型中...
LeGO-LOAM引入地面分割和回环检测进一步提高UGV的定位和建图性能;但其中效果较好的当属LIO-SAM,LIO-SAM是一种紧耦合的激光-惯性里程计方法,LIO-SAM可以说是LO的理想框架,其继承了LOAM特征检测和ICP匹配的稳定性,实现了激光雷达-IMU-GPS的多传感器融合,引入了回环检测方法修正全局漂移,利用了多种方法提高了SLAM算法...