LOAM是基于激光雷达而搭建的在ROS平台下的SLAM系统,一共分为四个部分: 本文的核心主要在于两个部分:特征提取(Lidar Registration)和里程计解算(Odometry and Mapping)。当提取出特征后,通过两个高频率的里程计(Odometry)实现粗定位和低频率的里程计(Mapping)实现精定位。 下面,我们将结合论文和代码,进行LOAM框架的...
6、Transform Integration这一部主要是将Lidar Odometry中得到的姿态信息和Lidar Mapping中得到的信息全部都放入到rviz中,方便观看和处理。如果是为了使用LOAM作为前端的话,到Lidar Mapping就完全够用了。7、总结:LOAM作为常见霸占KITTI榜的激光SLAM算法,是有着自己的独特优势的。其优缺点如下: 优点: 新颖的特征提取方式(...
LOAM的优化过程起始于初始状态下的平面点和边缘点，利用它们进行姿态变换的精细调整。边缘点匹配寻找点到线的最近距离，通过选取不共线的三点构建优化方程；平面点则通过求点到平面的距离，选择不共线的四个点构建优化模型。利用时间戳和运动补偿，计算出姿态变换矩阵，通过6-DoF参数化和旋转矩阵，建立统一...
LOAM算法的优点在于其高效的特征提取和匹配机制，以及实现实时定位与地图构建的能力。然而，算法在高动态环境下的定位精度和鲁棒性可能受限。LOAM算法的后续发展，如LeGO-LOAM，进一步优化了算法的后端处理，提高了其在复杂环境下的表现。LOAM算法的研究和应用为激光SLAM领域提供了重要贡献，其原理与实践的深入...