由粗到精学习 LVI-SAM: imageProjection模块 运行LVI-SAM,并打开rqt_graph,查看节点关系如图所示: 激光雷达原始数据的topic为/points_raw,观察发现它仅被imageProjection节点订阅,因此我们分析这个节点。 imageProjection节点订阅三个节点:points_raw节点、imu_raw节点、和imu_propagate_ros节点,并被cloud_info节点订阅。
LVI_SAM 虚拟机安装复现(一) 0. 前言 高能警告:LVI_SAM 的安装步骤是繁琐的,一个坑接着一个坑,请预留48+小时的安装时间,和80%以上的san值。非战斗人员请尽快撤离。 预备知识:虚拟机安装步骤,ROS基本概念,Makefile工作原理 没有预备知识的话,也没关系,本文也不会给你解释的( 本文是第一大步骤,即安装虚拟...
LVI_SAM虚拟机安装复现(一) 本文主要记录了GTSAM源码编译安装过程中经历的坑 警告:并非从零开始零基础教你安装 GTSAM 哦 GTSAM是一个开源库,作用是数据平滑和地图构建的重要工具 对于LVI_SAM 来说是至关重要的库,这个库安装,直接影响后面 LVI_SAM 系统的编译,所以本文是非常关键的,请一定要重视起来。 1. GTSAM...
本文提出了一个紧耦合的雷达视觉惯导SLAM系统,可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。LVI-SAM构建在因子图之上,并且由两个子系统组成:一个视觉惯导系统和一个激光惯导系统。这两个子系统利用紧耦合的方法,视觉惯导的系统利用激光惯导的估计来做初始化。视觉惯导系统利用激光雷达的测量给视觉特征提供深度来提升精度。...
“本文提出一种紧耦合的激光雷达-视觉IMU紧耦合的实时高精度建图定位方法LVI-SAM。该框架分为两部分:visual-inertial system (VIS) 以及lidar-inertial system (LIS)。VIS和LIS能够以紧耦合的方式利用两种传感器独立运作以提升系统精度和鲁棒性,其中VIS的精度是由LIDAR提供的特征点的深度测量得以提升,并且在VIS初始化...
LVI-SAM原理主要是基于低电压差分信号采样技术,用于处理微弱的模拟信号并将其转换为数字信号。LVI-SAM的工作原理涉及到几个关键方面: 1. 低电压差分信号采样,LVI-SAM通过使用差分信号采样技术,可以有效地抑制共模噪声,提高信号的抗干扰能力。差分信号采样还可以降低功耗,并减小对信号线的干扰,使得信号传输更加稳定可靠...
LVI-SAM构建在因子图之上,并且由两个子系统组成:一个视觉惯导系统和一个激光惯导系统。这两个子系统利用紧耦合的方法,视觉惯导的系统利用激光惯导的估计来做初始化。视觉惯导系统利用激光雷达的测量给视觉特征提供深度来提升精度。同时激光惯导系统利用视觉惯导的估计值作为初值来做帧的匹配。利用视觉做闭环检测,把检测...
代码地址:https://github.com/TixiaoShan/LVI-SAM LVI-SAM系统结构,上为VIS,下为LIS。整个系统以IMU的频率输出位姿估计。 摘要:我们提出了一个通过平滑和建图实现激光-视觉-惯性里程计的紧耦合框架LVI-SAM,其实现了高精度和鲁棒性的实时状态估计和地图构建。LVI-SAM采用因子图,由两个子系统组成:一个视觉惯性系统...
LVI-SAM系统集成了雷达视觉惯导里程计（LIS系统）与视觉惯导系统（VIS系统），两者可独立运行或耦合使用。VIS系统通过雷达帧恢复深度信息，执行视觉特征跟踪，并利用优化后的视觉重投影误差和IMU测量误差进行视觉里程计初始化。激光里程计通过检测线面特征与特征图对齐实现定位。闭环检测通过视觉词袋模型识别匹配...
LVI-SAM源码解析(一)--特征跟踪feature_tracker_node 本文介绍特征跟踪节点--feature_tracker_node,实现图像中的特征点提取、跟踪、及特征点深度赋值。主要功能函数为lidar_callback和img_callback两个回调函数,主要… 阅读全文 赞同 9 添加评论 ...