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...
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...
在start_tracking函数中,我们首先初始化 GPS,然后调用start_tracking方法开始跟踪位置。在stop_tracking函数中,我们停止位置跟踪,并关闭 GPS。 一旦跟踪位置启动,我们可以使用以下代码来获取配送员的当前位置: defget_current_location():# 获取当前位置location=gps.get_location()# 返回经纬度returnlocation.latitude,loc...
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本篇我们来看在lio-sam框架中,是如何将三者(雷达里程计、回环检测、gps)进行融合,来实现全局位姿优化的。 代码解析 voidsaveKeyFramesAndFactor(){ 保存关键帧 添加 factor if(saveFrame()==false)return; 通过旋转和平移增量,判断是否是关键帧 如果不是关键帧则不往因子图里加factor ...
当GPS和闭环因子不存在时,将该方法称为LIO-odom,它仅仅利用了IMU预积分和激光雷达里程计因子。当GPS因子被使用时,将该方法称为LIO-GPS,它使用了IMU预积分、激光雷达里程计和GPS因子来构建因子图。当所有因子可用时,LIO-SAM使用所有的因子。 为了采集这个数据集,使用者拿着手持装置绕着MIT校园行走,并且返回到相同...
GPS有4种模式:初始方式、捕获方式、导航方式、高度支助方式、悬挂方式 (1)初始方式:接收机通电后即进入初始方式,并进行自检,接收机信号处理器接受从ADIRS输入的时间、位置和高度信息,30s后进入捕获方式。 (2)捕获方式:GPS接收机寻找、跟踪和锁定卫星信号,并在开始计算GPS数据前必须捕获至少4颗卫星。在捕获方式时,GPS...
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