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
3.1 工程的目录 请将下载下来的代码文件夹Creating-2D-laser-slam-from-scratch放在~/catkin_ws/src/文件夹下. 3.2 bag文件的目录 并将bag数据放在~/bagfiles/文件夹下. 本篇文章对应的数据包, 请在我的公众号中回复lesson1获得. 3.3 运行环境 请按照上一篇文章中的 环境设置 进行设置. 3.3 代码运行 在终端...
lego-loam 同步构建2d栅格导航地图 3d点云预处理keypose保存根据闭环条件更新2d map构建和2d map总结 基于目前移动机器人的应用可知,目前3d slam存储的主要为点云地图,由于其特征点比2D激光器数据更加丰富,因此用于后期的定位具有更好的抗干扰性和鲁棒性。但是用于导航的基本路径规划功能,目前仍主要依赖于2d栅格地图。
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# robot motion constraint (in case you are using a 2D robot)z_tollerance:1000# metersrotation_tollerance:1000# radians CPU Params numberOfCores:4# number of cores for mapping optimization CPU核数mappingProcessInterval:0.15# seconds, regulate mapping frequency 建图频率 ...
但是,现有的直接方法都是松散耦合的,缺乏对IMU偏差的校正,因此只适用于2D情况。为此,我们提出了一种紧耦合的直接激光雷达-惯性里程计建图框架DLIOM。在DLIOM中,扫描被直接配准到概率子图上,并将激光雷达里程计、IMU预积分和重力约束结合在一起,在子图的时间窗口中建立局部因子图,使系统能够进行实时高精度位姿估计。
ff32d41· Jul 5, 2020 HistoryHistory Breadcrumbs LIO-SAM/ CMakeLists.txtTop File metadata and controls Code Blame 94 lines (80 loc) · 2.37 KB Rawcmake_minimum_required(VERSION 2.8.3) project(lio_sam) set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release") set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11") set(CMAKE_CX...
lego-loam 同步构建2d栅格导航地图 3d点云预处理 keypose保存 根据闭环条件更新2d map 构建和2d map 总结 基于目前移动机器人的应用可知,目前3d slam存储的主要为点云地图,由于其特征点比2D激光器数据更加丰富,因此用于后期的定位具有更好的抗干扰性和鲁棒性。但是用于导航的基本路径规划功能,目前仍主要依赖于2d栅格...
(in case you are using a 2D robot) z_tollerance: 1000 # meters rotation_tollerance: 1000 # radians # CPU Params numberOfCores: 4 # number of cores for mapping optimization mappingProcessInterval: 0.15 # seconds, regulate mapping frequency # Surrounding map surroundingkeyframeAddingDistThreshold...
步骤: 安装ros依赖: sudo apt-get install -y ros-kinetic-navigation sudo apt-get install -y ros-kinetic-robot-localization sudo apt-get install -y ros-kinetic-robot-state-publisher 安装gstm: wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.2.zip cd ~/Downloads...