scan-scan: 这个意味着利用两帧激光数据(每帧激光束的数目相同),计算二者之间的变换。典型方法:ICP。 scan-map: 利用一帧激光数据和地图数据,找到激光数据在地图中的位置。 map-map: 利用一个子地图数据,在一个更大的地图中找到它合适的位置。 不管是2D还是3D,首先要有一个初始的位姿,在此基础上进行优化: ...
1)ICPLocalizeInitialize():此函数完成了初始定位,得到odom->map的坐标系初始变换关系;此函数只运行1次,成功就初始化完成;否则初始化失败,一直报下面的log; std::cout << "Offer A New Guess Please " << std::endl;//do nothing, wait for a new initial guess 而且这个函数还存在者一些问题,首当其冲的...
首先可了解本文2.1节所示;LIO_SAM的回环是搜索LocalMap时空外的激光点云,且在找到最近关键帧点云后,在它附近寻找2*historyKeyframeSearchNum(含有正负,所以乘以2)个关键帧点云,作为icp.setInputTarget(prevKeyframeCloud);然后当前帧作为待匹配的点云icp.setInputSource(cureKeyframeCloud);进行ICP的匹配,匹配后结果...
// downsample near keyframes pcl::PointCloud<PointType>::Ptr cloud_temp(new pcl::PointCloud<PointType>()); downSizeFilterICP.setInputCloud(nearKeyframes); downSizeFilterICP.filter(*cloud_temp); *nearKeyframes = *cloud_temp; 至此,我们基本了解了LIO-SAM框架中回环检测模块的代码,理解了其总体思路。
后续有很多研究者提出了各种改进方法提高LOAM在不同场景下的性能,如FAST-LIO使用EKF整合LiDAR和IMU的测量;LeGO-LOAM引入地面分割和回环检测进一步提高UGV的定位和建图性能;但其中效果较好的当属LIO-SAM,LIO-SAM是一种紧耦合的激光-惯性里程计方法,LIO-SAM可以说是LO的理想框架,其继承了LOAM特征检测和ICP匹配的稳定...
downSizeFilterICP.filter(*cloud_temp);*nearKeyframes = *cloud_temp; 吧点云下采样 然后会到之前的地方: loopFindNearKeyframes(prevKeyframeCloud, loopKeyPre, historyKeyframeSearchNum); 回环帧把自己周围一些点云取出来,也就是构成一个帧局部地图的一个匹配问题 ...
(cloud)" - is simply a stack of point clouds in Rviz. Their postion will not be updated after pose correction. The loop closure function here is simply adapted from LeGO-LOAM, which is an ICP-based method. Because ICP runs pretty slow, it is suggested that the playback speed is set ...
一般点云精细匹配(比如ICP算法)需要有一个良好的初始值,这里的初始值可以理解成采用IMU预积分模块的输出。 点云匹配部分用的是沿用自LOAM->LeGO-LOAM的点云匹配算法,不是使用ICP。[LeGO-LOAM]也是[TixiaoShan]在[LIOSAM]之前的一篇相关论文 回环检测根据里程计的x,y,z检索紧邻帧,然后通过ICP算法计算当前帧与近邻...
ICP配准计算初始位姿 参考 遇到的问题 为了复用上个生命周期录制的轨迹,我需要用到重定位功能,现有的开源方案中,可以实现该功能,但存在以下问题:在预先构建的地图之外,无法实现定位功能。 解决思路 只在初始化原点位姿的时候,进行重定位,使得当前生命周期内的原点和预先构建的地图原点一致,后续操作和lio-sam一样。
一般点云精细匹配(比如ICP算法)需要有一个良好的初始值,这里的初始值可以理解成采用IMU预积分模块的输出。 点云匹配部分用的是沿用自LOAM->LeGO-LOAM的点云匹配算法,不是使用ICP。[LeGO-LOAM]也是[TixiaoShan]在[LIOSAM]之前的一篇相关论文 回环检测根据里程计的x,y,z检索紧邻帧,然后通过ICP算法计算当前帧与近邻...