LINS的平移误差积累最小,LVI-SAM的角度误差积累最小。(从实际的数据来看,两者效果是非常接近的,换组数据可能效果就不一样了。) C. Handheld Dataset 数据依然是人手持采集得到的,而且包含了空旷的棒球场。 由于存在环境的退化,基于激光的方法全部失效,LVI-SAM在有没有回环的情况下全部获得了有意义的输出,相比于VI...
LVI SAM 在香港城市数据集的效果 查看原文 ubuntu16.04及ROS kinetic下使用ZR300 跑VINS-mono /details/79950542 上面两步成功之后就能在ROS上用ZR300跑VINS-mono了!当然没有ZR300的同学可用官方数据包跑代码。 若有ZR300,则执行: 成功后如图:...ubuntu16.04及ROS kinetic下使用ZR300 跑VINS-mono第一步:在ROS中...
A4-包括目视环路闭合检测的影响 B. Jackal Dataset C. Handheld Dataset
roslaunch lvi_sam run_official.launch 播放数据包,例如 handheld.bag: 原始官方代码(上图)和我们修改后的代码(下图)在 handheld.bag 上的运行结果: M2DGR Dataset 运行launch 文件: rosbag play gate_01.bag 我们修改后的代码在 gate_01.bag 上的运行结果: ...
Official dataset Run the launch file: roslaunch lvi_sam run.launch Note: If you want to test the origin official LVI-SAM code (e.g. set add_definitions(-DIF_OFFICIAL=1) in CMakeLists.txt to compile), you should run launch file as following. roslaunch lvi_sam run_official.launch ...
主要是输入两个信息,IMU信息(需要注意的是,IMU原始信息被三个节点利用了,分别是(lvi_sam_imuPreintengration节点, lvi_sam_imageProjection节点, lvi_sam_visual_odometry 节点)和Odometry信息 ros::Subscriber subImu; ros::Subscriber subOdometry; subImu=nh.subscribe<sensor_msgs::Imu>(imuTopic, 2000, &IMU...
float odomIncreZ; // 当前帧激光点云运动畸变校正之后的数据,包括点云数据、初始位姿、姿态角等,发布给 featureExtraction 进行特征提取 lvi_sam::cloud_info cloudInfo; // 当前帧起始时刻 double timeScanCur; // 当前帧结束时刻 double timeScanNext; // 当前帧header,包含时间戳信息 std_msgs::Header clou...
KITTI raw dataset Run the launch file: roslaunch lvi_sam KITTI.launch Play existing bag files. Please note that you must use KITTI raw dataset rather than KITTI Odometry dataset, because the latter's IMU frequency is too low. If you want to use KITTI raw dataset for LVI-SAM, you need...
more details can be seen in LVI-SAM Docker使用图文简介 without Docker See in dependency Map Result Run the package on different datasets in Official dataset roslaunch lvi_sam run_official.launch rosbag play handheld.bag in M2DGR dataset roslaunch lvi_sam M2DGR.launch rosbag play gate_01.bag...
C. Handheld Dataset 手持数据集 4. 总结 Conclusions 5. 官方/其它数据集实测 参考 论文信息 @inproceedings{lvisam2021shan, title={LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping}, author={Shan, Tixiao and Englot, Brendan and Ratti, Carlo and Rus Daniela}, book...