Livox-Mapping: https://github.com/PJLab-ADG/Livox-Mapping Livox-Localization: https://github.com/SiyuanHuang95/Livox-Localization Docker: https://hub.docker.com/r/siyuanhuang95/livox_slam 在自主移动机器人的任务执行过程中,实时获得自身当前位姿是要解决的基本问题之一。目前,以激光雷达为主传感器进行点...
开源代码2:livox-highway_slam(Livox 高速实时建图)(github) 开源代码3:livox-mapping(Livox 激光雷达建图算法)(github) 开源代码4:livox-relocalization(Livox 激光雷达重定位算法)(github) 发表日期&作者:Livox官方 XXX 后记:与点云形态无关的通用算法(泛化能力) 参考 ^解密Livox激光雷达原理系列https://zhuanlan...
从技术原理上说,传统算法所使用的点云邻域信息依然适用于浩界 Horizon的点云,只需针对不同算法,在具体参数上进行调整和优化,即可完成浩界 Horizon点云与已有算法的适配。而适用于传统雷达的深度学习模型的深度学习算法,只需完成相应的数据采集、标注与训练,同样可用于浩界 Horizon激光雷达。 下面视频展示的示例中,我们...
这主要源于LiLi-OM的统一融合方案,其中激光雷达和惯性测量直接融合。LIO-Mapping失去了对城市导航卫星数据集的跟踪,并为第一个UTBM序列提供了非常大的漂移。此外,它不能在推荐的配置下实时运行。由于该实现限制了扫描匹配中的迭代次数,以实现实时处理,因此LOAM还会在UTBM数据集上产生较大的跟踪误差。 6 实验 为了进一...
昨天(7月29日)Livox官方公开了“LIO-Livox”代码。该系统采用了更加鲁棒的初始化算法,配合动态物体过滤以及分布更加均匀的特征,能够有效应对汽车平台在大型户外环境中的遇到的诸多问题,用户可以用Livox Horizon轻松运行该系统。接下来对其进行简单介绍。
注:很荣幸能受到中山大学博士后戚玉华老师和阿木实验室邀请,于11月18日在B站直播间做了一期线上分享,并且加入了LIO-Mapping,LINS,FAST-LIO等内容。有兴趣的同学可以关注 直播回放 | 三维激光SLAM原理及开源方案对比 目录 从2D到3D——Cartographer (ICRA2016) 介绍 2D-3D建图比较 开源代码特点 地图设计 匹配方法...
一. 建图 先看看效果 针对上面的代码编译过程中,driver会遇到找不到的问题,但是没有关系,在livox_mapping项目的目录打开终端,在此终端下source livox_ros_driver的b… 阅读全文 赞同 1添加评论 分享 收藏喜欢 Livox多雷达使用的一些心得 ...
1 前言LOAM, 即Lidar Odometry and Mapping,是 Ji Zhang 博士于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法。其算法流程如下:LOAM算法中主要包含两个模块,一个是Lidar Odometry:基于输入点云提取出角点与平面点作为特征点进行关联匹配,计算出两次扫描之间的位姿变换,计算频率为10HZ;为了减缓单帧点云位姿变换产...
Livox-Mapping: https://github.com/PJLab-ADG/Livox-Mapping Livox-Localization: https://github.com/SiyuanHuang95/Livox-Localization Docker: https://hub.docker.com/r/siyuanhuang95/livox_slam 在自主移动机器人的任务执行过程中,实时获得自身当前位姿是要解决的基本问题之一。目前,以激光雷达为主传感器进行点...