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。
当VIS检测到闭环后会由LIS进一步进行优化。LVI-SAM能够在视觉或激光失效时继续工作。实验表明,该算法能够比现有的开源纯视觉/激光/激光+视觉的表现优异。 ” 代码开源:github.com/TixiaoShan/LVI-SAM (笔者: 一作最近非常高产,最近发了非常多高质量的文章) 框架 LVI-SAM框架 该框架由两部分组成:VIS 以及 LIS 。
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...
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...
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...
本文提出一种基于平滑和建图的紧耦合激光雷达视觉惯性里程计框架,LVI-SAM,它能够实现高精度且鲁棒的实时状态估计和地图构建。LVI-SAM是基于因子图构建的,并且由两个子系统组成:视觉惯性系统(VIS)和激光雷达惯性系统(LIS)。这两个子系统以紧耦合的方式设计,其中VIS利用LIS的估计来促进初始化。VIS的精度通过使用激光雷...
这两个子系统和用紧耦合的方法,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里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,把检测的结果给激光惯导系统来做优化。当激光惯导和视觉惯导子系统的一个失败的时候LVI-SAM...
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...
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...