Lio-sam公式,即线性化迭代扩展状态估计与地图构建(Linearized Iterative State Estimation and Map Building)公式,是机器人学和计算机视觉领域中常用的数学工具之一。它在求解机器人运动学和视觉SLAM(同时定位与地图构建)中起着重要作用。 该公式通过迭代的方式,不断优化机器人的状态估计和地图构建,以实现更精确的定位和...
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...
在前面的工作中,我们成功使用了gmapping +move_base实现自主导航,并且成功在仿真环境中运行了lio sam,今天打算结合,采用LIO-SAM建图和定位,move_base实现导航。大致内容如下: 仿真环境准备 在之前的内容中,已经介绍了仿真实验环境怎么搭建,具体可以参考链接: https://www.cnblogs.com/binbin2002/p/18296477 https:/...
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...
LIO_SAM的内存泄漏 方法1 Address Sanitizer(ASan) 从gcc 4.8开始(现在基本都比这个版本高),AddressSanitizer[1]成为gcc的一部分,比Valgrind快。在LIO_SAM CMakeLists中一系列set()的后面加上Address Sanitizer的检查内存泄漏的选项 set(CMAKE_CXX_FLAGS "-fsanitize=address -g") 然后编译,一切正常;需要运行LIO...
一、LIO_SAM对于intensity值使用解读 1.1 作为反射率给点云上色 1.2 作为关键帧的索引的使用 1.3 为什么索引还会是小数? 二、FAST_LIO对intensity值的使用 2.1 Livox雷达的(目标)反射率到底是什么? 2.2 用intensity提取车道线 2.3 用intensity对点云上色 三、激光语义(半)自动化提取 3.1 激光语义常见类别 ROS 的...
lio-sam(Localized IO-Sensitive Adversarial Examples)是一种对抗样本(adversarial examples)的生成方法,它主要用于深度学习模型的攻击和防御。深度学习模型在图像分类、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大的成功,但同时也面临着安全性的挑战。通过在输入数据中引入微小的扰动,攻击者可以欺骗深度学习模型,使其产生错误...
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。 其中特征提取节点在整体框架中如下: 功能就是订阅前节点发布的畸变校正后的点云,进行角点和面点的提取,然后再发布处理后的点云。
LIOSAM原代码src目录 但是原代码里面每个模块都通过ROS的topic与其他模块有紧密的联系,且非常多的冗余代码和topic,这导致了 整个的流程对新手十分不友好,下图是LIOSAM原本运行时的 rqt_graph 原始LIOSAM运行时rqt_graph 第二个复杂之处在于[LIOSAM]框架涉及到的知识点和工具较多,至少要熟悉 ROS,gtsam,pcl 几个库...
Liosam建图与动态实现指南 在机器人定位和地图构建(SLAM)技术中,liosam(LIO结合了IMU的SLAM算法)是一种被广泛应用的方案。本文将结合具体的代码示例,指引刚入行的小白如何使用liosam进行动态建图。 整体流程概述 为便于理解,我们将整个流程分为以下几个步骤: ...