lio_sam/feature/cloud_info: 添加的内容如下: cloudInfo.cloud_corner:边缘点 cloudInfo.cloud_surface:面点 这个cpp订阅刚刚在imageProjection.cpp部分中发布的lio_sam/deskew/cloud_info消息,然后提取边缘点(角点),平面点,然后填充cloud_info的cloud_corner和cloud_surface字段,重新以"lio_sam/feature/cloud_info"...
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
LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping 介绍 LVI-SAM为Lego-LOAM和LIO-SAM作者Tixiao Shan的最新工作,发表在ICRA 2021上。 代码也是4月下旬才刚刚开源。 提出了一个基于图优化的多传感器融合框架,具有多个子系统: 视觉惯性子系统(VIS) 和 雷达惯性子系统 (LIS); 单目...
// downsample near keyframes pcl::PointCloud<PointType>::Ptr cloud_temp(new pcl::PointCloud<PointType>()); downSizeFilterICP.setInputCloud(nearKeyframes); downSizeFilterICP.filter(*cloud_temp); *nearKeyframes = *cloud_temp; 至此,我们基本了解了LIO-SAM框架中回环检测模块的代码,理解了其总体思路。
lio-sam回环检测的方式 构建关键帧,将关键帧的位姿存储。以固定频率进行回环检测。每次处理最新的关键帧,通过kdtree寻找历史关键帧中距离和时间满足条件的一个关键帧。然后就认为形成了回环。 形成回环后,历史帧周围25帧,构建局部地图,与当前关键帧进行icp匹配求解位姿变换。
LIOSAM(LIO-SAM)重定位主要通过因子图优化和局部地图匹配实现。 LIOSAM(LIO-SAM)是一种紧耦合的激光雷达惯性里程计方案,它通过平滑和建图技术实现了高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建。在重定位方面,LIOSAM主要依赖因子图优化和局部地图匹配技术。 因子图优化 LIOSAM在因子图上构建了激光雷达惯导里程计,允...
lio-sam回环检测的方式 构建关键帧,将关键帧的位姿存储。以固定频率进行回环检测。每次处理最新的关键帧,通过kdtree寻找历史关键帧中距离和时间满足条件的一个关键帧。然后就认为形成了回环。 形成回环后,历史帧周围25帧,构建局部地图,与当前关键帧进行icp匹配求解位姿变换。
ICP配准计算初始位姿 参考 遇到的问题 为了复用上个生命周期录制的轨迹,我需要用到重定位功能,现有的开源方案中,可以实现该功能,但存在以下问题:在预先构建的地图之外,无法实现定位功能。 解决思路 只在初始化原点位姿的时候,进行重定位,使得当前生命周期内的原点和预先构建的地图原点一致,后续操作和lio-sam一样。
lio-sam回环检测的方式 构建关键帧,将关键帧的位姿存储。以固定频率进行回环检测。每次处理最新的关键帧,通过kdtree寻找历史关键帧中距离和时间满足条件的一个关键帧。然后就认为形成了回环。 形成回环后,历史帧周围25帧,构建局部地图,与当前关键帧进行icp匹配求解位姿变换。
首先LIO_SAM加回环的主要原因,是它能够提供更多的约束,方便我们构建残差的约束; 但它的回环缺点在哪里呢?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(prevKey...