("lio_sam/mapping/map_global", 1); // 发布激光里程计,rviz中表现为坐标轴 pubLaserOdometryGlobal = nh.advertise ("lio_sam/mapping/odometry", 1); // 发布激光里程计,它与上面的激光里程计基本一样,只是roll、pitch用imu数据加权平均了一下,z做了限制 pubLaserOdometryIncremental = nh.advertise ("l...
LIOSAM[1]四大部分(点云去畸变、特征提取、预积分、后端优化)中最复杂的一个模块了,完全弄懂这个模块也就离完全理解 LIOSAM[2]不远了。 这个模块负责SLAM框架中的后端优化,由于 LIOSAM[3]中使用图优化作为后端优化算法,所以有时候笔者也会称这个模块为图优化模块。但是这个模块的 作用不单单是负责后端优化,还有...
在点云匹配流程中，首先提取特征点，包括线特征点和平面特征点。然后，构建局部地图，由关键帧的线特征点云和平面特征点云与对应的位姿组成。对于任何一帧点云及其位姿估计，通过旋转矩阵和平移向量将其转换至地图坐标系，构建局部地图。使用特征点云转换至近似地图坐标系，优化位姿估计，使其与局部地图匹配...
LeGO-LOAM 的效果 LIO-SAM 是Tixiao Shan在LeGO-LOAM的扩展,添加了IMU预积分因子和GPS因子:前端使用紧耦合的IMU融合方式,替代原有的帧间里程计,使得前端更轻量;后端沿用LeGO-LOAM,在此基础上融入了GPS观测。同时前端后端相互耦合,提高系统精度。 LIO-SAM 的效果 目前开启了拼团优惠,扫描参与↓ 购买后,加下面微信...
LIO-SAM 是Tixiao Shan在LeGO-LOAM的扩展,添加了IMU预积分因子和GPS因子:前端使用紧耦合的IMU融合方式,替代原有的帧间里程计,使得前端更轻量;后端沿用LeGO-LOAM,在此基础上融入了GPS观测。同时前端后端相互耦合,提高系统精度。 LIO-SAM 的效果 目前开启了拼团优惠,扫描参与↓ ...
Simple-LIO-SAM——(九)点云匹配算法详解 ⭐ Zeal's Blog 知乎专栏 项目仓库 前言 LIOSAM[1]中激光历程计的点云匹配方法沿用自LOAM,这个基于点到线和点到面距离求解最小二乘问题的方法起始被用到很多框架,包括LOAM,LOAM,Lego-LOAM[2],各种LOAM的变种,LIOSAM[3]及其变种。这段点云匹配代码可以说被重用了...