比如上面的CSDN链接上讲的那样,[lio_sam_imuPreintegration-2]报错时,原因是库文件libmetis.so 的位置...
goldqiu:一.全局定位--开源定位框架LIO-SAM_based_relocalization实录数据集测试 goldqiu:二.全局定位--开源定位框架livox-relocalization实录数据集测试 测试流程: 先进行磁力计的标定 起始点静止一段时间保存数据(经纬高),作为全局定位下的全局地图的起始点。 录制一段闭合路径下的数据包,保存雷达、imu、GNSS数据。
可以看出LOAM,LIOM和我们的LIO-SAM的建图效果递增。LIOM不能实时运行,其他两种算法可以实时运行。 图5. 实验2的建图结果比较。 C. 校园数据集 该测试用来验证引入GPS和回环因子的好处。为此,去除GPS和回环因子的系统被称为LIO-odom;去除回环因子使用GPS因子的系统被称为LIO-GPS;适用所有因子的系统为LIO-SAM。在...
... (4)录制建图所需的数据 # 打开一个终端,进入工作空间,编译并 source 环境,打开仿真 roslaunch steer_mini_gazebo steer_mini_sim_sensors_VLP16_lio_sam.launch # 再打开另外一个终端,进入工作空间,source 环境,录制数据 rosbag record -a # -a 是录制所有数据的意思 整个过程视频如下: 视频资源加载...
松灵机器人Scout mini小车运行lio-sam 在之前的工作中,我们已经实现了用小车搭载传感器,采用gmapping建图和navigation导航实现小车在2D环境中自主导航,但是实际我们采用的激光雷达多为三维激光雷达。因此决定采用lio-sam来建图。具体操作步骤如下。 1.下载雷达仿真 1.1下载激光雷达包 首先将VLP16线的激光雷达仿真包放入...
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绝对测量(包括闭环)作为因子合并到系统中。从惯性测量单元(IMU)预积分得到运动估计值,并对点云进行反斜处理...
论文发表在IROS2020, 代码:https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM 本文提出了LIO-SAM紧耦合激光雷达惯性里程计框架,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VO,允许将不同来源的多种相对及绝对测量包括闭环作为因子合并
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...
我们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。LIO-SAM在因子图上构建了激光雷达惯性里程计,允许将多源传感器(相对和绝对测量)作为因子纳入系统。IMU预积分估计的运动消除了点云的倾斜,并产生了激光雷达里程计优化的初值。激光雷达里程计的...
Tixiao Shan最新力作LVI-SAM(LIO-SAM+Vins-Mono),视觉-激光-惯导的紧耦合SLAM框架,手持建图全过程。后面有代码配置教程和代码分析请关注https://blog.csdn.net/weixin_36773706?spm=1010.2135.3001.5421和https://www.zhihu.com/people/qiu-jin-shi-77, 视频播放量 5656、