goldqiu:一.全局定位--开源定位框架LIO-SAM_based_relocalization实录数据集测试 goldqiu:二.全局定位--开源定位框架livox-relocalization实录数据集测试 测试流程: 先进行磁力计的标定 起始点静止一段时间保存数据(经纬高),作为全局定位下的全局地图的起始点。 录制一段闭合路径下的数据包,保存雷达、imu、GNSS数据。
可以看出LOAM,LIOM和我们的LIO-SAM的建图效果递增。LIOM不能实时运行,其他两种算法可以实时运行。 图5. 实验2的建图结果比较。 C. 校园数据集 该测试用来验证引入GPS和回环因子的好处。为此,去除GPS和回环因子的系统被称为LIO-odom;去除回环因子使用GPS因子的系统被称为LIO-GPS;适用所有因子的系统为LIO-SAM。在...
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。 预览效果 预先构建的地图 初始化后进行增...
论文发表在IROS2020, 代码:https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM 本文提出了LIO-SAM紧耦合激光雷达惯性里程计框架,实现了高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建,LIO-SAM在因子图顶部设置了激光雷达惯性VO,允许将不同来源的多种相对及绝对测量包括闭环作为因子合并
《农业工程学报》2024年第40卷第3期刊载了南京农业大学等单位孙国祥、黄银锋、汪小旵、袁云鹏与陈光宇的论文——“基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统”。该研究由江苏省农业科技自主创新资金项目(项目号:CX(22)3097)资...
Autonomous navigation system in a greenhouse using LIO-SAM mapping and laser vision fusion localization 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用...
该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图(tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM)算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应...