一次找一个回环帧就行了 if (loopKeyPre == -1 || loopKeyCur == loopKeyPre) return false; 如果没有找到回环或者回环找到自己身上去了,就认为是本次回环寻找失败 *latestID = loopKeyCur; *closestID = loopKeyPre; return true; } 至此则找到了当真关键帧和历史回环帧 赋值当前帧和历史回环帧的id ...
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...
简介: LIO-SAM回环检测模块代码解析 前端里程计是一个不断递推相邻帧位姿的过程,其必定存在累计漂移。为了解决这一问题,回环检测并进行后端优化是一个重要的环节。下面以典型激光SLAM框架LIO-SAM为例进行解析,学习其进行回环检测的策略。 分配线程 首先,查看mapOptmization.cpp文件中的main函数,可以看到给回环检测...
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回环原理是指将一个信令在网络中从起始点回传到终点的数据传输模式。这种模式一般用于提高数据传输的可靠性,避免数据丢失和传输错误。在Lio-Sam系统中,回环是一种在节点之间传输数据的方式,节点间的数据传输不需要经过中间服务器或主机,可以直接从发送节点回到接收节点,从而实现快速、高效、可靠的分布式数据传输...
L1范数,各元素绝对值之和,向量完全一样则得到1,是回环。 2.1.3 字典 字典里的单词是某一类特征的组合,类似于一个聚类问题,UML(无监督学习常见问题)。 假设要做 个单词的字典,可以用K-means,K-means++等实现,这里以K-means(均值)为例: 字典规模大,要在字典中查找单词属于哪个,逐个查找复杂度 ...
liosam回环 ch12——回环检测 主要目标:1.理解回环检测的比要性 2.掌握基于词袋的外观式回环检测 3.通过DBoW3的实验,学习词袋模型的实际用途 SLAM主体(前端[提供特征点的提取和轨迹、地图的初值]和后端[负责对所有这些数据进行优化])主要目的:估计相机运动...
lio-sam 中就是 通过 gtsam 库 进行 图优化的,其中约束因子就包括回环检测因子 本篇主要解析lio-sam框架下,是如何进行回环检测及位姿计算的。 Pose Graph的概念 用一个图(Graph 图论)来表示SLAM问题 图中的节点来表示机器人的位姿 二维的话即为 (x,y,yaw) ...
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