LOAM算法原理 LOAM算法的基本原理包括前端点云配准和后端轨迹优化两部分,下面将详细介绍每个部分的工作原理。 前端点云配准 前端点云配准是指对连续帧间的点云数据进行配准,用于估计机器人的位姿和运动信息。LOAM算法使用了两个运动畸变模型,分别用于去除点云数据的旋转畸变和平移畸变。首先,通过计算点云的曲率,找到每个...
goldqiu:八.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---框架介绍和运行演示 goldqiu:九.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---速腾Robosense-16线雷达室外建图和其他框架对比、录包和保存数据 算法原理和改进 LeGO-LOAM相对LOAM的改进: 1.地面分离方法: LeGO-LOAM中前端改进中很重要的⼀点就是充分利用了地面点,提供了对...
它主要利用了LOAM算法的原理,但进行了一些关键的改进,包括增加了Segmentation环节、修改了特征点选取和平滑度计算公式等。以下是对LeGO-LOAM算法原理的详细解析: 数据预处理:首先,LeGO-LOAM会对连续帧的点云数据进行预处理,包括去除地面点、分割出不同的特征面(如水平面、竖直面和边缘)等。这些操作有助于后续的特征...
最后,LEGOLoam算法利用地图建模算法来创建环境的三维模型。该算法通过将多次扫描的点云数据进行叠加,逐步构建环境的地图。同时,算法还会通过滤波和去噪等技术,对地图进行进一步的优化和精简。最终,机器人可以在精确的地图下进行导航和路径规划。 总结: LEGOLoam算法原理包括激光雷达技术的基本原理、激光几何分析、扫描匹配和...
本课程结合理论和实践两大部分:理论部分将全面介绍激光SLAM的基础知识与其帧间匹配、回环检测和后端优化方法;实践部分将以室内室外两个经典场景从gmapping,cartographer,loam和LIO-SAM四个经典框架的激光SLAM方法入手,着重讲解LIO-SAM框架,刨析源代码让学员真正理解相关算法的实现。最后将从工程落地的角度,带学员逐渐掌握激...
本课程结合理论和实践两大部分:理论部分将全面介绍激光SLAM的基础知识与其帧间匹配、回环检测和后端优化方法;实践部分将以室内室外两个经典场景从gmapping,cartographer,loam和LIO-SAM四个经典框架的激光SLAM方法入手,着重讲解LIO-SAM框架,刨析源代码让学员真正理解相关算法的实现。最后将从工程落地的角度,带学员逐渐掌握激...
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