特征点提取 lio-sam框架 的 特征点提取部分的代码在 featureExtraction.cpp 中。 intmain(intargc,char** argv){ ros::init(argc, argv,"lio_sam"); FeatureExtraction FE; ROS_INFO("\033[1;32m---> Feature Extraction Started.\033[0m"); ros::spin...
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的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。实现了高精度、实时的...
Lio-sam公式,即线性化迭代扩展状态估计与地图构建(Linearized Iterative State Estimation and Map Building)公式,是机器人学和计算机视觉领域中常用的数学工具之一。它在求解机器人运动学和视觉SLAM(同时定位与地图构建)中起着重要作用。 该公式通过迭代的方式,不断优化机器人的状态估计和地图构建,以实现更精确的定位和...
void laserCloudInfoHandler(const lio_sam::cloud_infoConstPtr& msgIn) { // extract time stamp // 当前激光帧时间戳 timeLaserInfoStamp = msgIn->header.stamp; timeLaserInfoCur = msgIn->header.stamp.toSec(); // extract info and feature cloud // 提取当前激光帧角点、平面点集合 cloudInfo = ...
LIO-SAM是TixiaoShan在2020年IROS发表的Lego-LOAM续作。 实际上也是Lego-LOAM的扩展版本,添加了IMU预积分因子和GPS因子。 使用了三种设备进行实验。 框架 使用关键帧Keyframe,使用关键帧进行匹配,丢掉了关键帧之间的帧。(阈值设置为1m和10度) 四种因子: 橙色:IMU预积分因子; 绿色:雷达里程计因子,激光“关键帧” ...
goldqiu:一.全局定位--开源定位框架LIO-SAM_based_relocalization实录数据集测试16 赞同 · 4 评论文章 ---气氛组到位了 以下代码,如果GN老师,知道对应的博文在哪里,摆脱可以放到评论区,谢谢,一直没有找到对应的作者; LIO-SAM_based_relocalizationgithub.com/Gaochao...
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...
论文名称:LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing andMapping 原文作者:Tixiao Shan 本文提出了一种基于smoothing和mapping的LIO-SAM紧耦合激光雷达惯性测程框架,实现了高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建。LIO-SAM在因子图顶部设置了激光雷达惯性里程计,允许将来自不同来源的多种相对和...
lio-sam(Localized IO-Sensitive Adversarial Examples)是一种对抗样本(adversarial examples)的生成方法,它主要用于深度学习模型的攻击和防御。深度学习模型在图像分类、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大的成功,但同时也面临着安全性的挑战。通过在输入数据中引入微小的扰动,攻击者可以欺骗深度学习模型,使其产生错误...
lio-sam算法公式主要包括以下几个部分：1. 细胞间相似性计算：lio-sam方法采用了一种基于加权矩阵的方法来计算细胞间的相似性。加权矩阵的 元素是细胞间基因表达相似性的度量，表达相似性越高，权重越高。细胞间相似性的计算公式如下：sim(i, j) = sum(w_ij * exp(log2(r_ij)))，其中，w_ij是细胞i和...