激光雷达SLAM算法大全 – 知乎 LeGO-LOAM:轻量级地面优化的建图_try_again_later的博客-CSDN博客 LeGO-LOAM论文翻译(内容精简)_wykxwyc的博客-CSDN博客 lego-loam 同步构建2d栅格导航地图 – it610.com lego-loam代码分析(1)-地面提取和点云类聚_jiajiading的博客-CSDN博客 LeGO-LOAM回环检测_Zlp19970106的博客-...
今天就来做一下激光SLAM框架学习的阶段性复盘总结,主要讲述笔者在近几年针对如下几个3D激光SLAM框架的一些学习成果:ALOAM,LeGoLOAM,LioSAM。 之所以叫阶段性复盘总结,是因为除了学习相关知识和跑开源代码以外,我在调试应用方面深入探究了一下,在许多点子上进行了优化更改,这些模块又落地到了一些有意思的事情上。那么本...
独家源码解析课程: 1、 基于LiDAR的多传感器融合SLAM 系列教程:LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM2、系统全面的相机标定课程: 单目/鱼眼/双目/阵列 相机标定:原理与实战3、视觉SLAM必备基础课程: 视觉SLAM必学基础:O…
算法名称发表名称作者备注LOAM2014Ji Zhang基于激光雷达而搭建的在ROS平台下的SLAM系统A-LOAM 实现了LOAM开源代码,并做了部分优化LeGO-LOAM2018Tixiao Shan与IMU是松耦合LlOM2019Haoyang Ye与IMU是紧耦合LIO-SAM2020Tixiao ShanLeGO-LOAM升级版,与IMU紧耦合 LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其...
LIO-SAM2020Tixiao ShanLeGO-LOAM升级版,与IMU紧耦合 LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁,其中大量计算都是手动推导出来,依赖库相对较少,主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程计计算中,通过地面特征和线特征分开来计算机器人姿态,减少计算量,提高前端计算效率。其系统框架如下图: ...
legoloam和liosam构图精度对比 lego loam 相比于A-LOAM,LEGO-LOAM引入了地面优化,前端计算更加轻量。 LEGO-LOAM总体思路与ALOAM基本相同,主要创新如下: 1 将原始点云投影为距离图像,并区分“地面点/分割点”,随后提取特征点 2 对相同类型的特征点进行匹配...
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特征点数量对比:LeGO-LOAM特征点整体下降幅度超过:29%,40%,68%,72%。 迭代次数对比:里程计的迭代次数降低了34%,48%。 运行时间对比:降低了 60% 位姿误差对比:LeGOLOAM可以用更少的计算时间实现可比或更好的位置估计精度。 参考资料 https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM ...
佳浩在此，为大家讲述激光SLAM框架学习的阶段性复盘总结，主要涵盖ALOAM，LeGoLOAM，LioSAM三个框架的学习成果。ALOAM的核心亮点在于前端的激光雷达数据处理与曲率计算。通过从点云中选取特定索引的点以计算曲率，实现高效特征提取。在调试应用过程中，根据场景需求调整曲率计算的索引点数，以优化匹配过程。此外...
对于学术研究而言,LeGo-LOAM是激光SLAM的经典框架,LeGo-LOAM源码简洁清晰,比LOAM算法的代码可读性要高很多。近几年各顶会上的很多SLAM算法设计思想都潜移默化地受LeGo-LOAM的影响,对其的改进思路相较于LOAM也比较多样化。