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...
LIS 中因子图包含 4 类约束:IMU 预积分约束项、视觉里程计约束项、关键帧与地图匹配得到的激光里程计约束、VIS 检测到回环 LIS 估计回环位姿得到的回环约束。 1. 初始化 LIS 系统初始化前,假设系统静止不动。初始值的设置对 scan-to-map 匹配十分重要,作者通过关键帧至当前时刻 IMU 的位姿积分结果作为匹配的预...
voidodometryHandler(constnav_msgs::Odometry::ConstPtr&odomMsg){/// 取出当前odom帧时间戳doublecurrentCorrectionTime=ROS_TIME(odomMsg);/// ROS_TIME(msg) == msg->header.stamp.toSec()// make sure we have imu data to integrate/// 保证存在IMU帧信息用来预积分估计位姿if(imuQueOpt.empty())retur...
1、LVI-SAM是基于因子图实现的紧耦合LVIO框架,并且在位置识别的帮助下实现了多传感器融合和全局优化。 2、LVI-SAM可以通过故障检测绕过失效的子系统,因此对传感器退化具有鲁棒性。 3、不同尺度、平台和环境下,LVI-SAM均能够有效运行。 三、LVI-SAM方法介绍 3.1 系统概述 VIS处理图像、IMU的测量结果和激光雷达测量结...
LVI-SAM是一种基于平滑化和映射实现的激光雷达-视觉-IMU紧耦合SLAM方法,能够实现高精度、高鲁棒性地实时状态估计和地图构建。 LVI-SAM建立于包含两个子系统的因子图上:视觉-IMU子系统(VIS)和激光-IMU子系统(LIS),两个子系统采用紧耦合设计方式。其中VIS利用LIS进行初始化,利用LiDAR测量的深度信息提高精度,LIS利用VIS...
Update graph optimization using all three factors in imuPreintegration.cpp, simplify mapOptimization.cpp, increase system stability Paper Thank you for citing ourpaperif you use any of this code or datasets. @inproceedings{lvisam2021shan, title={LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry...
lvi-sam: livox-loam: PPT: 从2D到3D——Cartographer (ICRA2016) 介绍 Cartographer是由谷歌于2016年开源的一个支持ROS的室内SLAM库,并在截至目前为止,仍然处于不断的更新维护之中。 特点:代码极为工程,多态、继承、层层封装的十分完善。提供了方便的接口,便于接入IMU、(单/多线)雷达、里程计、甚至为二维码辅...
原理:与上述标定加速度计的过程类似,旋转IMU前后测得的加速度都应该只有重力加速度,不过在标定陀螺仪过程中,会根据陀螺仪测量的角速度进行积分得到旋转矩阵,理论上旋转前的加速度测量值左乘旋转矩阵应该与旋转后的加速度测量值应当完全重合,以此建立约束。
如图5所示,提出的雷达惯导系统是基于LIO-SAM的,主要是利用因子图来做全局的位姿优化。 主要有四种约束,IMU的预积分约束,视觉里程计的约束,雷达里程计的约束和闭环检测的约束加入到因子图中参与优化。激光雷达里程计约束来自扫描匹配,在这里,我们将当前的激光雷达关键帧与全局特征图进行匹配。闭环检测的约束候选帧首先由...
原理:与上述标定加速度计的过程类似,旋转IMU前后测得的加速度都应该只有重力加速度,不过在标定陀螺仪过程中,会根据陀螺仪测量的角速度进行积分得到旋转矩阵,理论上旋转前的加速度测量值左乘旋转矩阵应该与旋转后的加速度测量值应当完全重合,以此建立约束。