2000,&IMUPreintegration::imuHandler,this,ros::TransportHints().tcpNoDelay());//订阅低频率的激光雷达里程计数据(来自mapoptimzation)subOdometry=nh.subscribe("lio_sam/mapping/odometry_incremental",5,&IMUPreintegration::odometryHandler,this,ros::TransportHints().tcpNoDelay());//发布IMU里程计pubImu...
本文提出了一种基于平滑和建图的紧耦合激光雷达惯性里程计框架—LIO-SAM,实现了高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建任务,LIO-SAM在因子图上构建了激光雷达惯导里程计,允许将多源传感器(相对和绝对测量)作为因子纳入系统中,IMU预积分估计的运动消除了点云的倾斜问题,并产生了激光雷达里程计优化的初值。激光雷达...
LIOSAM是IMU里程计和激光雷达里程计紧耦合的SLAM框架。“紧耦合”三个字在IMU预积分模块得到明显的表达。如果用一句话说明IMU预积分模块的作用,那就是:利用IMU数据,为车辆位姿提供一个较好的位姿初始估计。由于目前的激光雷达大部分是10Hz,部分可以达到20Hz以上,因此,在两帧雷达点云期间,车辆会发生旋转和位移,如果旋...
IMU alignment. LIO-SAM transforms IMU raw data from the IMU frame to the Lidar frame, which follows the ROS REP-105 convention (x - forward, y - left, z - upward). To make the system function properly, the correct extrinsic transformation needs to be provided in "params.yaml" file.The...
LIO-SAM实际上是LeGO-LOAM的扩展版本,添加了IMU预积分因子和GPS因子,去除了帧帧匹配部分. 摘要:我们提出了一个名为LIO-SAM的激光-惯性紧耦合的框架,该框架通过平滑与建图可实现高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建。LIO-SAM在因子图上添加了激光-惯性里程计,从而可以将来自不同来源的大量相对和绝对测量值...
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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、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。 本篇博客重点解读LIO-SAM框架下IMU预积分功能数据初始化代码部分 LIO-SAM 的代码主要在其主目录内的src文件夹下的四个cpp文件,...
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、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。在之前的博客讲解了imu如何进行预积分,最终以imu的频率发布了imu的预测位姿里程计。 本篇博客主要讲解,最终是如何进行位姿融合输出的
我们需要跑的框架是LIO-SAM,需要用到IMU模块,因此我们还需要添加imu进入仿真中,同样的我们在机器人对应的urdf文件夹下新建一个imu.xacro文件,写入以下内容: <?xml version="1.0"?> <robot xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro"> <xacro:macro name="imu" params="sensor_name parent_link *origin"> ...
“本文提出一种紧耦合的激光雷达-视觉IMU紧耦合的实时高精度建图定位方法LVI-SAM。该框架分为两部分:visual-inertial system (VIS) 以及lidar-inertial system (LIS)。VIS和LIS能够以紧耦合的方式利用两种传感器独立运作以提升系统精度和鲁棒性,其中VIS的精度是由LIDAR提供的特征点的深度测量得以提升,并且在VIS初始化...