我们的方法与LIOSAM相当,因为Switch-SLAM在结构良好的环境中使用切换结构作为纯激光雷达SLAM工作。在主要包含结构化较差的仅地面环境的飞机数据集上,所提出的方法和VIN-MONO在比较方法中表现出最佳性能,而基于激光雷达的方法则无法实现定位。我们的方法还优于最先进的激光雷达-视觉SLAM,因为Switch-SLAM主要在结构化较差...
综上所述,我们的系统在大规模室外环境中的表现卓越,维持了实时性能并在轨迹的 RMSE 为 0.58 米时显著优于传统方法如 R3LIVE 和 LVI-SAM。在计算效率上,尽管 R3LIVE 和 LVI-SAM 在处理大地图时面临更高的计算开销,我们的系统通过高效的高斯点滑动窗口管理,保持了接近实时的性能,同时维持了逼真的地图渲染效果。
这一结果突出了Switch-SLAM有效应对激光雷达退化的能力,如图8所示,甚至优于其他对比的LVIO方法。在ANYmal 3中,由于单个相机中断,VINSMONO和LVI-SAM在映射中失败。此外,走廊式结构导致LOAM和LIO-SAM退化。相反,由于采用了切换结构,Switch-SLAM成功地在这些环境中进行了SLAM。在ANYmal 4中,LIO-SAM和Switch-SLAM的表现优...
在快速旋转数据集上,LIO-SAM在比较方法中表现出最佳性能,而VINS-MONO由于剧烈旋转而无法实现定位。相比之下,激光雷达视觉惯性里程计(LVIO)方法比纯激光雷达方法表现出更大的漂移。我们的方法与LIOSAM相当,因为Switch-SLAM在结构良好的环境中使用切换结构作为纯激光雷达SLAM工作。在主要包含结构化较差的仅地面环境的飞机...
在快速旋转数据集上,LIO-SAM在比较方法中表现出最佳性能,而VINS-MONO由于剧烈旋转而无法实现定位。相比之下,激光雷达视觉惯性里程计(LVIO)方法比纯激光雷达方法表现出更大的漂移。我们的方法与LIOSAM相当,因为Switch-SLAM在结构良好的环境中使用切换结构作为纯激光雷达SLAM工作。在主要包含结构化较差的仅地面环境的飞机...
本文提出了一种快速激光雷达惯性视觉测程系统FAST-LIVO,该系统基于两个紧密耦合的直接测程子系统:VIO子系统和LIO子系统。LIO子系统将新扫描的原始点(而不是边缘或平面上的特征点)注册到增量构建的点云图中。地图点还附加了图像补丁,然后在VIO子系统中使用这些补丁来通过最小化直接光度误差来对齐新图像,而不提取...
而后续一些其他 3D 激光雷达算法,例如 LINS、Lio-mapping 和 LIO-SAM 等,利用 IMU 进行了紧耦合的优化,取得了更好的效果,但对 IMU 要求较高,可能高达数万人民币或十几万人民币。 不同于摄像头,激光雷达是主动型传感器。这意味着有着巨大的成本与性能挖掘潜力,也意味着激光雷达可能会存在多种技术路线竞争,...
horizon.yaml mid.yaml mid_voxel.yaml ouster64.yaml velodyne.yaml velodyne_liosam.yaml doc docker include launch msg result rviz_cfg script src thirdparty .clang-format .gitignore CMakeLists.txt LICENSE README.MD README.md package.xmlBreadcrumbs faster-livo /config /STD / config_...
J. Dai,Sam F. Y. Li,Zhiqiang Gao,K. Siow DOI: 10.1002/CHIN.199845025 年份: 1998 收藏 引用 批量引用 报错 分享 全部来源 求助全文 Semantic Scholar 相似文献Ultrasonically treated LiVO as a cathode material for secondary lithium batteries A new treatment of LiVO has been proposed for improving ...
cmake config doc docker include launch gdb_debug_example.launch mapping_avia.launch mapping_horizon.launch mapping_mid.launch mapping_mid7.launch mapping_ouster64.launch mapping_velodyne.launch mapping_velodyne_liosam.launch mapping_voxel_mid.launch ...