extrinsicRot 和 extrinsicRPY 设为单位矩阵 其中extrinsicRot表示imu->lidar的坐标变换, 用于旋转imu坐标系下的加速度和角速度到lidar坐标系下, extrinsicRPY则用于旋转imu坐标系下的欧拉角到lidar坐标下, 由于lio-sam作者使用的imu的欧拉角旋转方向与lidar坐标系不一致, 因此使用了两个旋转不同, 但是大部分的设备两个...
lio-sam算法原理 1. 激光雷达里程计(Laser Odometry)。 特征提取:LIO-SAM首先对激光雷达的点云数据进行处理。通过特定的算法,将点云分割成不同的平面和边缘特征。例如,地面通常可以被提取为平面特征,而墙角、电线杆等则可作为边缘特征。这些特征是后续匹配和位姿计算的基础。 特征匹配:将当前帧提取的特征与之前帧...
uint8 line # laser number in lidar 这只是完成了第一步,改造了驱动层面传来的数据是定制的,但是还需要将LIO_SAM算法能够处理的数据格式进行改变,虽然目前可以处理3种(实际是2类,'velodyne' 和 'ouster'算一类);接下来如何修改算法侧的内容呢? 二 如何修改LIO_SAM算法侧的内容 2.1 mid360相当于4根线的激光...
lio-sam算法公式主要包括以下几个部分：1. 细胞间相似性计算：lio-sam方法采用了一种基于加权矩阵的方法来计算细胞间的相似性。加权矩阵的 元素是细胞间基因表达相似性的度量，表达相似性越高，权重越高。细胞间相似性的计算公式如下：sim(i, j) = sum(w_ij * exp(log2(r_ij)))，其中，w_ij是细胞i和...
1. 算法层面代码推导 点线残差的定义为点到线的距离,在该直线上取两个点 ,设当前点为 ,如下 其中我们要计算 的话其实只需要计算 的面积,除以 的长度即可,即: 从这里来看,我们就会明白代码中的操作了 // 计算 PA x PB 的模长 float a012 = sqrt(((x0 - x1)*(y0 - y2) - (x0 - x2)*(y0...
基于此,我们「3D视觉从入门到精通」知识星球特地增加了「如何轻松拿捏LIO-SAM?」系列视频课程,希望通过这门课,大家能对LIO-SAM的理论和代码有一些清晰的认识,自己能够真正地理解其算法思路,并进一步学习到一些阅读其他相关论文或代码的方法。 1.课程讲师
前端:根据帧间匹配算法(scan-match),实时根据激光(scan)来推测累积的scan相对于submap的位姿。 后端:检测回环(发现在已到达的位置附近),修正各个submap之间的位姿。 根据代码可以判断,2D和3D基于的是同一套思路,但是在实现上有一定区别。 接下来结合2D和3D部分,对比介绍实现定位和建图的方法。 在介绍定位和建图...
基于LIO-SAM 算法的三维激光SLAM 建图 运行���境 Linux:Ubuntu18.04 ros:Melodic Ceres Solver 2.0.0(Ubuntu18.04安装Ceres) PCL 1.8.1(Ubuntu系统的PCL、Eigen卸载和安装) gtsam-4.0.0-alpha2 或者 4.0.2 1 背景介绍 在自动驾驶的感知方案中,激光雷达是一个公认的精度高、探测距离远的传感器,适用于...
liosam算法流程 liosam算法流程 LIO-SAM作为激光惯性里程计的经典方案，整体框架分为五个核心模块相互配合。IMU模块负责处理原始惯性数据，完成运动预测和去畸变操作。惯性测量单元以200Hz频率输出角速度和线加速度，通过预积分计算相邻激光帧之间的相对运动，为点云去畸变提供基础数据。激光里程计模块采用基于关键帧的匹配...
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...