将当前帧补偿后的位姿 转换成 平移和旋转 gtsam::Pose3 poseFrom = Pose3(Rot3::RzRyRx(roll, pitch, yaw), Point3(x, y, z)); gtsam::Pose3 poseTo = pclPointTogtsamPose3(copy_cloudKeyPoses6D->points[loopKeyPre]); 将当前帧补偿后的位姿 转换成 gtsam的形式 From 和 To相当于帧间约束的因...
initialEstimate.insert(0, trans2gtsamPose(transformTobeMapped)); } else{ noiseModel::Diagonal::shared_ptr odometryNoise = noiseModel::Diagonal::Variances((Vector(6)<<1e-6,1e-6,1e-6,1e-4,1e-4,1e-4).finished()); gtsam::Pose3 poseFrom = pclPointTogtsamPose3(cloudKeyPoses6D->point...
初始化速度 置信度 设置 差些 因为速度一开始设置的是0,不知道是多少 prevBias_ = gtsam::imuBias::ConstantBias(); gtsam::PriorFactor<gtsam::imuBias::ConstantBias> priorBias(B(0), prevBias_, priorBiasNoise); graphFactors.add(priorBias); 初始化IMU 零偏 ,将零偏约束加到因子图中,gtsam::imuBia...
gtsam::Pose3 poseTo= pclPointTogtsamPose3(copy_cloudKeyPoses6D->points[loopKeyPre]); 将当前帧补偿后的位姿 转换成 gtsam的形式 From 和 To相当于帧间约束的因子,To是历史回环帧的位姿 gtsam::Vector Vector6(6);floatnoiseScore =icp.getFitnessScore(); noiseModel::Diagonal::shared_ptr constraintNoi...
gtsam::PriorFactor 模块涉及到的变量结点 gtsam::Pose3 表示六自由度位姿 gtsam::Vector3 表示三自由度速度 gtsam::imuBias::ConstantBias 表示IMU零偏 以上也是预积分模型中涉及到的三种状态变量 gtsam::PriorFactor 为先验因子,表示对某个状态量T的...
lio-sam 中就是 通过 gtsam 库 进行 图优化的,其中约束因子就包括回环检测因子 本篇主要解析lio-sam框架下,是如何进行回环检测及位姿计算的。 Pose Graph的概念 用一个图(Graph 图论)来表示SLAM问题 图中的节点来表示机器人的位姿 二维的话即为 (x,y,yaw) ...
设置gtsam位姿节点和噪声模型: pcl::getTranslationAndEulerAngles (tCorrect, x, y, z, roll, pitch, yaw); gtsam::Pose3 poseFrom = Pose3(Rot3::RzRyRx(roll, pitch, yaw), Point3(x, y, z)); gtsam::Pose3 poseTo = pclPointTogtsamPose3(copy_cloudKeyPoses6D->points[loopKeyPre]); gtsam...
gtsam::VectorVector3(3);Vector3<<max(noise_x,1.0f),max(noise_y,1.0f),max(noise_z,1.0f); gps 的 置信度,标准差设置成最小1m,也就是不会特别信任gps信息 noiseModel::Diagonal::shared_ptr gps_noise=noiseModel::Diagonal::Variances(Vector3); ...
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的 scan to local map 部分做去畸变和配准初值,配准结果反过来还会返回至 imu_preintegration 节点,该节点内基于 gtsam 构建一个不超过N帧的滑窗优化问题,专门优化 IMU 当前的 bias,新...
最后就GTSAM4.0.1观察到的说一下,它的内部居然引用了Ceres和Eigen的头文件版本,哇赛!Ceres牛啊,不愧...