通过改变lio-sam源码来获取时间信息 在机器人采集数据过程中不是剧烈运动的情况下,可以把下面的去畸变的关于时间t的代码注释掉。因为之前录的包都是慢速跑的时候采集的,所以注释了下面的代码。 关于坐标系的转换关系设置: 将其都设置为单位阵,跑了下楼下的包,可以运行而且图不抖动。但是跑了上面公园的包,用了同...
Point-LIO使用与FAST-LIO2相同的建图结构,为了公平比较,将Point-LIO的建图参数设置为与FAST-LIO2的默认值相同,即: =1500 这些参数值对于所有序列都保持相同。 在FAST-LIO2中使用的相同12个序列上评估本文的方法,这些序列来自4个不同的公共数据集,即“lili”(来自LILI-OM),“utbm”,“ulhk”, “liosam”(L...
scan2map的方式是当前建图的主流方式,利用每一帧的数据在已有地图上进行叠加,可以在具备特征结构化的环境中获取收敛的地图,但是适配不同环境时需要调整参数或添加收敛界限等,否则仍要反复面对特定区域的发散问题; map2map方案可以结合2的scan2map方案一起使用,但是计算量很大,当算力足够的时候,用map2map方法可以有效...
(3)如下是LIO-SAM运行会发布出来的tree,我实际运行将base_link改成了base_footprint,因为move_base指定的是这个,但是也可以修改的,但是从定位这边改会方便一些。(4)下图为我们实车运行时候的tf_tree,可以看到如我所说,记得将os_sensor接到base_footprint下,如果雷达安装位置在车体正中心并且方向与车体是一致的(...
1) 提出了一种逐点(point-wise) LIO框架,该框架在实际采样时间融合激光雷达点,而不会累积到帧中。去除点累积消除了帧内运动失真,并允许以接近点采样率的高里程计输出和建图更新,这进一步使系统能够跟踪非常快的运动。 2) 为了进一步提高系统带宽到超出IMU测量范围,用随机过程模型对IMU测量进行建模。将该模型扩展...
另外,LILI-OM,LIO-SAM和LINS都基于里程计 (包括特征提取和粗位姿估计) 和建图 (例如LILI-OM中的后端融合,LIO-SAM中的增量平滑和建图,和在LINS中进行的地图细化),其每个LiDAR扫描的平均处理时间在对计算时间进行排序时由这两个部分 (“Odo.”和“Map.”) 求和。可以看出,与其他方法相比,Point-LIO和FAST-LI...