步骤1:数据收集 在进行因子图融合之前,首先需要采集 LiDAR 数据和 GPS 数据。典型的代码可以如下实现: importpandasaspd# 读取 LiDAR 数据lidar_data=pd.read_csv('lidar_data.csv')# 读取文件# 读取 GPS 数据gps_data=pd.read_csv('gps_data.csv')# 读取 GPS 数据文件 1. 2. 3. 4. 5. 6. 此段代...
首先,在src文件夹中创建一个新目录,并添加一个新文件gps_node.cpp。 #include<ros/ros.h>#include<sensor_msgs/NavSatFix.h>classGPSHandler{public:GPSHandler(){// 订阅 GPS 数据gps_sub=nh.subscribe("/gps/fix",10,&GPSHandler::gpsCallback,this);}private:ros::NodeHandle nh;ros::Subscriber gps_su...
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...
虽然LIOSAM框架中还可以融合GPS信息,但是主要还是对雷达点云和IMU信息,因此,可以认为输入是点云和IMU数据,输出是小车当前时刻的位姿,已经对历史时刻位姿的平滑。 框架的入口是点云去畸变模块,主要的功能就是对激光雷达运动畸变做矫正,然后输出去完畸变的点云。 去完畸变的点云经过特征提取模块,提取出角特征点和平面...
作为LOAM重要的一个变种,LIO_SAM基本上算是这个系列里面知识点最全面。这个软件框架包含了去畸变、特征点提取(角点、平面点)、前端、后端、回环,同时软件框架还融合了IMU信息,可以配置融合GPS信息。当然这种紧耦合方式也有一些缺点,要求传感器的时间同步做的比较好。另外还有一些问题,比如大场景建图还是需要用submap这种...
多传感器融合:除了Lidar和IMU外,LIO-SAM还支持GPS数据的可选融合。通过引入GPS的绝对位置信息,可以进一步提升系统的全局定位精度,并实现更稳定的建图效果。 因子图优化:LIO-SAM采用因子图优化算法,对IMU预积分、Lidar里程计、GPS以及回环检测等因子进行联合优化。这种优化策略能够有效地减少累积误差,提高系统的长期稳定性...
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...
《农业工程学报》2024年第40卷第3期刊载了南京农业大学等单位孙国祥、黄银锋、汪小旵、袁云鹏与陈光宇的论文——“基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统”。该研究由江苏省农业科技自主创新资金项目(项目号:CX(22)3097)资...
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...
尽管LIOSAM框架能融合GPS信息，但核心输入为激光雷达点云与IMU数据，输出为当前时刻及历史时刻的位姿平滑。运动畸变矫正旨在校准激光雷达在旋转过程中因运动而产生的误差。通过时间戳查找或插值，可将点云转换至起始坐标系。点云特征提取通过边缘点和平面点的提取优化匹配过程，加速计算。提取基于曲率，边缘点...