首先,在src文件夹中创建一个新目录,并添加一个新文件gps_node.cpp。 #include<ros/ros.h>#include<sensor_msgs/NavSatFix.h>classGPSHandler{public:GPSHandler(){// 订阅 GPS 数据gps_sub=nh.subscribe("/gps/fix",10,&GPSHandler::gpsCallback,this);}private:ros::NodeHandle nh;ros::Subscriber gps_su...
if(abs(gps_x)<1e-6&&abs(gps_y)<1e-6)continue; 如果gps 的 x 或者 y 太小,说明还没有初始化好 PointType curGPSPoint;curGPSPoint.x=gps_x;curGPSPoint.y=gps_y;curGPSPoint.z=gps_z;if(pointDistance(curGPSPoint,lastGPSPoint)<5.0)continue;elselastGPSPoint=curGPSPoint; 加入gps观测不宜...
步骤1:数据收集 在进行因子图融合之前,首先需要采集 LiDAR 数据和 GPS 数据。典型的代码可以如下实现: importpandasaspd# 读取 LiDAR 数据lidar_data=pd.read_csv('lidar_data.csv')# 读取文件# 读取 GPS 数据gps_data=pd.read_csv('gps_data.csv')# 读取 GPS 数据文件 1. 2. 3. 4. 5. 6. 此段代...
LOAM、LIO-odom、LIO-GPS和LIO-SAM估计的轨迹如上图(a)所示。LIOM的结果没有被展示,因为它不能正确初始化并且产生有意义的结果。如图中所示,当和所有其它方法比较时,LOAM的轨迹发生显著漂移。在没有GPS数据纠正的情况下,LIO-odom的轨迹在地图右下角开始出现肉眼可见的漂移。在GPS数据的帮助下,LIO-GPS能够在接收...
尽管LOAM如此成功,但是它存在一些限制——通过全局体素地图存储它的数据,这使得它通常很难执行回环检测并且包含其它的绝对测量(例如GPS)来进行位姿纠正。当在特征丰富的环境中体素地图变得稠密时,LOAM的在线优化过程变得不高效。由于它的核心是一种基于扫描匹配的方法,它在大尺度测试中存在漂移。 在本文中,提出了一种...
LIO-SAM框架是Tixiao Shan在2020年IROS会议上提出的一种集成激光、惯导和GPS的SLAM框架，旨在室内与室外环境实现高效的地图构建。框架的核心设计包括三个传感器的协同工作，其中GPS为可选配置。其特性与运行演示如下：框架介绍 1. **传感器集成**：LIO-SAM使用了GPS、IMU和激光雷达传感器，通过紧耦合的机制...
**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、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。**框架的构成**:通过相对观测(两帧间的估计)及绝对观测(GPS),还包括回环检测,构成因子图。这 LIO-SAM的全称是:Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping...
│ mapOptmization.cpp #订阅雷达前端信息、GPS信息,进行点云配准,进行雷达里程计、全局GPS、回环检测因子的图优化。 │└─srv save_map.srv 本篇主要解读 IMU预积分部分代码,也就是 imuPreintegration.cpp#IMU预积分,订阅雷达里程计和IMU数据,估计IMU偏置,进行雷达里程计、IMU预积分因子的图优化,输出IMU里程计。
(4)GPS因子:文中提到除了雷达和IMU之外,其他传感器如罗盘,气压计,GPS等也可以作为量测信息进行优化,在实际应用中,我们只在估计的位置协方差大于接收到的GPS位置协方差时添加一个GPS因子。 (5)闭环因子:基于欧氏距离的闭环检测方法,当新的lidar scan加入至factor graph时,搜索一定欧式距离空间内是否有已存在的keyfra...
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,网上也有很多解读。 这里主要提一下 LIO-SAM 中的紧耦合 LIO 部分:LIO-SAM 中的 imu_preintegration 节点专门对 IMU 做预积分,预积分结果给到后端...