与LOAM一致,Lego-LOAM同样也是采用了一快一慢两个部分,快的Lidar Odometry 10Hz来计算相对变换,慢的Lidar Mapping 2Hz来计算世界坐标系下的位姿。相当于10Hz在2Hz的基础上递推。 Lego-LOAM不再存储所有的传感器点云数据,而是只存储特征点集(前述的大集合)。 LOAM采取的是map-to-map的优化,最近的十帧点云与1...
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,回环因子,去除了帧帧匹配部分,得到机器人的全局一致的位姿。 LIO-SAM紧耦合激光-惯性里程计方法,采用了因子图优化而不是滤波的方法。松耦合的方法,例如LOAM和LeGO-LOAM中使用IMU去除LiDAR点云的运动畸变,紧耦合的方法,例如R-LINS[15],使用误差状...
其中extrinsicRot表示imu->lidar的坐标变换, 用于旋转imu坐标系下的加速度和角速度到lidar坐标系下, extrinsicRPY则用于旋转imu坐标系下的欧拉角到lidar坐标下, 由于lio-sam作者使用的imu的欧拉角旋转方向与lidar坐标系不一致, 因此使用了两个旋转不同, 但是大部分的设备两个旋转应该是设置为相同的。 2 LeGO-LOAM GI...
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佳浩在此，为大家讲述激光SLAM框架学习的阶段性复盘总结，主要涵盖ALOAM，LeGoLOAM，LioSAM三个框架的学习成果。ALOAM的核心亮点在于前端的激光雷达数据处理与曲率计算。通过从点云中选取特定索引的点以计算曲率，实现高效特征提取。在调试应用过程中，根据场景需求调整曲率计算的索引点数，以优化匹配过程。此外...
legoloam和liosam构图精度对比 lego loam 相比于A-LOAM,LEGO-LOAM引入了地面优化,前端计算更加轻量。 LEGO-LOAM总体思路与ALOAM基本相同,主要创新如下: 1 将原始点云投影为距离图像,并区分“地面点/分割点”,随后提取特征点 2 对相同类型的特征点进行匹配...
后续有很多研究者提出了各种改进方法提高LOAM在不同场景下的性能,如FAST-LIO使用EKF整合LiDAR和IMU的测量;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...
1.4 LVI-SAM LVI-SAM为Lego-LOAM和LIO-SAM作者Tixiao Shan的最新工作,发表在ICRA 2021上。其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+雷达+imu融合 具有鲁棒性:任一子系统失效,不会导致整个系统挂掉。
lio-sam是继承了 loam和lego-loam中的 高斯牛顿的 优化方法 角点残差及梯度构建 cornerOptimization(); 角点优化 来看里面具体内容 voidcornerOptimization(){updatePointAssociateToMap(); 将当前帧的先验位姿(初值估计那来的) 将欧拉角转成eigen的形式 for(int i=0;i<laserCloudCornerLastDSNum;i++){ ...
作者Tixiao Shan在2018年发表过LeGO-LOAM,当时他还在史蒂文斯理工学院读博士,19年毕业之后去了MIT做助理研究员(羡慕.jpg)。。。这篇文章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,然后更详细地描述了LeGO-LOAM帧图匹配部分的设计动机和细节。(引用于知乎大佬文章【论文...