LIO-SAM基于因子图实现激光雷达惯性里程计,它允许将不同传感器源包含的大量相对和绝对测量(包括回环)作为因子加入到系统中。通过惯性测量单元(IMU)预积分估计的运动用于对点云去畸变并且给激光雷达里程计优化提供一个初始估计值,同时获取的激光雷达里程计结果被用于估计IMU的偏置。为了保证高实时性能,本文在位姿优化中...
LIO-SAM LOAM把数据存储在全局体素地图当中,所以很难进行回环检测或结合其他传感器修正位姿 LOAM在大规模数据测试中容易收到漂移(drift)的影响,因为LOAM的核心是一种基于扫描匹配的方法 本文提出了一种通过smoothing和mapping实现紧耦合激光雷达惯性里程测量的框架。作者设计了一个非线性运动模型来校正点云,原始IMU测量值...
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...
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和绝对测量值(包括回路闭合)作为因子合并到系统中。来自惯性测量单元(IMU)预积分的估计运动纠正点...
近些年,紧耦合 LIO 逐渐引起了一些高校实验室以及业界的关注,这主要是因为紧耦合方案能够解决一些纯 LO 和松耦合 LIO 所存在的问题,比如运动畸变问题和特定场景下的松耦合 LIO 失效问题。 紧耦合 LIO 之所以叫紧耦合,是因为它会把 LiDAR 的原始观测和 IMU 的原始观测放到一起联合处理、互相影响,通常的思路是 IMU...
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....
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...
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A SLAM implementation combining FAST-LIO2 with pose graph optimization and loop closing based on Quatro and Nano-GICP - engcang/FAST-LIO-SAM-QN
lio-sam-kitti 后端 - C++ Am**ic上传64.12 MB文件格式zip 适配KITTI数据集 (0)踩踩(0) 所需:9积分 jdk1.8.0-201 2025-03-24 10:50:17 积分:1 HelloMUI@v3.2.apk 2025-03-24 09:31:47 积分:1 基于YOLOv8格式标注的火焰检测数据集 2025-03-24 08:47:40...