论文链接:https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/blob/master/config/doc/paper.pdf GitHub链接:https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM 作者:自动驾驶专栏 | 原文出处:公众号【自动驾驶专栏】 摘要 本文提出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,它能够实现高精度、实时的移动机器人轨迹估...
图2展示了LIO-SAM的因子图。图中主要包含四种因子。第一种是IMU预积分因子(橙色),由两个相邻关键帧之间的IMU测量积分得到。第二种是激光里程计因子(绿色),由每个关键帧和之前n个关键帧之间的帧图匹配结果得到。第三种是GPS因子(黄色),由每个关键帧的GPS测量得到。第四种是回环因子(黑色),由每个关键帧和候选回...
LIO-SAM将lidar-惯性里程计置于一个因子图之上,允许从不同来源将多种相对和绝对测量,包括环闭检测,作为因子合并到系统中。由惯性测量单元(IMU)预积分估计的运动消除点云畸变,并为激光雷达里程计优化提供初始猜测。所得到的激光里程计解被用来估计IMU的偏差。为了确保实时的高性能,我们将旧的激光雷达扫描边缘化以优化...
LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping论文解读 abstract LIO-SAM将lidar-惯性里程计置于一个因子图之上,允许从不同来源将多种相对和绝对测量,包括环闭检测,作为因子合并到系统中。由惯性测量单元(IMU)预积分估计的运动消除点云畸变,并为激光雷达里程计优化提供初始猜测。所得到...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2007.00258 开源代码地址:https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM 发表日期&作者:2020年7月,Tixiao Shan, etc LIO-SAM 作为非常有影响力的工作,相信很多同学都已经很熟悉了。LIO-SAM 并非一个单纯的 LIO,其后端的因子图优化支持融合 GPS 等不同的传感器数据,框架如下图所示,...
LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping论文解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
第三章-LOAM论文及原理详解(上篇) 大纲: 1、系统架构 2、前端:雷达里程计 3、后端:建图与优化 科技 计算机技术 LOAM LIO-SAM 数学基础 3D视觉工坊发消息 公众号【3D视觉工坊】、3D视觉工坊官网:www.3dcver.com、商务合作:cv3d007 激光SLAM|LIO-SAM(3/3) ...
论文的链接为:https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/blob/master/config/doc/paper.pdf 摘要 我们提出了一种通过平滑和建图的LIO-SAM紧耦合激光雷达惯性里程测量的框架,该框架可实现高精度,实时的移动机器人轨迹估计和地图构建。 LIO-SAM在因子图的顶部制定了激光雷达惯性里程表,从而可以将来自不同来源的大量相对...
论文探讨了激光雷达里程计和建图方法的发展，LOAM作为经典方法虽成功但存在局限，如依赖体素地图导致的回环检测困难和大规模环境下效率降低。为解决这些问题，LIO-SAM引入了全局因子图，实现了传感器数据的融合，包括激光雷达、IMU和GPS信息，同时优化了位姿估计过程，不再全局匹配激光雷达扫描，而是采用局部尺度...
论文阅读LR LIO-SAM Abstract 紧耦合lidar inertial里程计, 用smoothing和mapping. 1. Introduction 紧耦合lidar-inertial里程计. 紧耦合的lidar inertial里程计框架 2. Related work 一般都是用ICP或者是GICP. 在LOAM[1], IMU被引入来de-skew lidar scan, 然后给移动一个先验做scan-匹配....