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...
该开源算法的作者是Ti Xiaoshan,开源过lego-loam、lio-sam、vins-mono算法。 系统架构 整体来看:输入是imu、lidar观测数据,GPS可选,输出是小车的位姿对于紧耦合的理解为:雷达里程计信息用来计算imu偏差,得到imu里程计;imu里程计用来作为当前帧点云的初始位姿估计;imu信息对雷达点云去畸变;去畸变的雷达点云与局部地图...
3d激光SLAMLIO-SAM框架介绍 描述 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...
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。 其中特征提取节点在整体框架中如下: 功能就是订阅前节点发布的畸变校正后的点云,进行角点和面点的提取,然后再发布处理后的点云。
LIO-SAM中点云配准之角点面点的残差及梯度构建的算法,本人之前都是从算法层面来理解残差问题的。所以这里结合海龙老哥讨论的图形层面来分别看待LIO-SAM残差问题。阅读LIO-SAM源码的时候,发现点线残差和点面残差和雅克比构建采用了LOAM的表示方法。这里我们以电线残差的构建完成从图形和算法层面来看LIO-SAM残差问题。
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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...
简介: LIO-SAM代码逐行解读(1)-准备工作 utility.h文件 utility.h文件中的内容还是比较容易理解的,其引用了各文件中所需的第三方库文件,构建了一个ParamServer类,读取各种参数。 // PCL相关 #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/search/impl/search.hpp> #include <...
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...