首先迭代2次,用结果计算残差,剔除最大的20%点云,然后做完全的位置优化。 下面一篇做LOAM-Livox算法代码研究。 《ROS二维码识别应用指南》课程将在ROS Melodic下,用C++作为编程语言,结合opencv库以及zbar库和libdmtx库来实现QR码和DM码的识...
因此对于非重复扫描雷达的点云数据,可以通过直接与地图匹配(Scan to Map)的方式,如 loam_livox[1],通过获得每帧点云在世界坐标系下的位姿,实现激光雷达的位姿估计。 下面以开源算法 livox_horizon_loam[2] 为例,简单讲述如何利用单台浩界 Horizon雷达与 LOAM[3]算法,完成激光 SLAM 工作。 硬件配置:可移动平台...
连接PC 和 Livox LiDAR 然后先启动 Loam-Livox 算法 roslaunch loam_livox livox.launch 再启动 livox-ros-driver roslaunch livox_ros_driver livox_lidar.launch 3.2 Livox Mid-100 Livox-ros-driver的默认配置将所有三个激光雷达点云混合在一起,这给特征提取和运动模糊补偿带来了一些困难。 所以对于这款激光雷达...
算法名称:Loam_livox 针对 FoV 较小的 激光雷达的 一种快速、鲁棒性强、高精度雷达里程计和建图 算法 传统的LOAM算法对应的是传统的机械雷达,对于小FoV和非重复式雷达,直接应用的话效果会不理想。 Loam_livox 在LOAM算法的基础上,在前端和后端均做了工作,解决了在使用LOAM算法思想时对于固态雷达的几个核心问题。
LOAM-Livox 算法 的 前端 处理 也就是红框的部分 主要包含两个环节 good points 选取 特征点提取 1.1 good points 选取 考虑到激光雷达低等级的物理特性(点云光斑大小、信噪比),通过点的等级机制来选取出“优点” 1.1.1 距离 激光雷达直接输出的点的格式可以选择 点云格式 X、Y、Z 分别代表雷达的前、左、上...