LVI-SAM论文解读 LVI-SAM是Tixiao Shan大神继LIO-SAM后的又一力作,由LIS(激光惯性里程计)和VIS(视觉惯性里程计)两个可以独立起作用的子系统组成。 1.介绍 基于激光的方法可以获取到比较远的范围的环境的细节,但是在结构化比较弱的环境中容易失败。基于视觉的方法适合做位置识别,在纹理丰富的环境下表现比较好,...
lvi-sam解读 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...
LVI-SAM，Tixiao Shan大神的又一力作，由LIS（激光惯性里程计）和VIS（视觉惯性里程计）两个独立子系统组成。基于激光的方法远距离环境细节清晰，但在结构化较弱环境中容易失准。视觉方法则擅长位置识别，尤其在纹理丰富的场景中表现出色，但对光照变化、剧烈运动和初始化敏感。文章主要贡献在于提出基于因子...
https://github.com/electech6/LVI-SAM_detailed_comments 在为期半年的时间里,我们学习小组为提升自己和帮助他人,从阅读paper开始,对源代码做了详细的中文注释;为统一环境,调试代码,做了docker镜像;为LVI-SAM算法录制了校园数数据集。我们每一次分享均做了视频记录,都可以在cvlife.net上找到。 第01讲-荆黎明-LVI...
大家好,我们 SLAM知识星球 里组织了一系列的学习小组,今天给大家介绍一下LVI-SAM小组的阶段性贡献,包括公式推导、代码解读、docker、数据集。 代码注释地址如下,欢迎批评指正,顺手给个star: https://github.com/electech6/LVI-SAM_detailed_comments 在为期半年的时间里,我们学习小组为提升自己和帮助他人,从阅读pape...