在使用imu测量值进行点云纠正后,LIS提取激光雷达的边缘和平面特征,并将其与在滑动窗口中维护的特征图相匹配。在lis中估计的系统状态可以发送到vis,以方便其初始化。对于闭环检测,候选匹配首先由vis识别,并由lis进一步优化。在因子图中,联合优化了视觉里程计、激光雷达里程计、IMU预积分和闭环的约束条件。最后,整个系...
VIS 和 LIS 能够互相利用两种传感器独立运作以提升系统精度和鲁棒性,系统位姿输出帧率为IMU的速率。 VIS(Visual-Inertial System) VIS框架(点击查看大图) VIS以VINS-Mono为基线进行开发,优化方程中的残差项包括IMU预积分/有深度的视觉测量以及无深度的视觉测量(更加详细的介绍请参考VINS-Mono原文),接下来将介绍VIS初始...
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...
当跟踪的特征点少于一定数目或者imu bias大于一定值,就认为VIS子系统失效。然后通过LIS并且重新初始化。 3.回环检测 还是DBoW2,当检测到匹配后,将候选帧的时间错发送给LIS 六、 LIS子系统 如何利用VIS,如何汇报LIS系统的失效。 1.LIS的scan-matching的先验(intial guess) ...
首先,Cartographer3D用IMU确定重力方向,让要匹配的点云的Z轴方向和重力方向对齐。(Cartographer3D必须使用IMU) 这样之后就无需搜索roll和pitch两个方向的旋转,仅暴力搜索沿z轴旋转的yaw角方向即可。这样暴力匹配的范围,就从x,y,z,roll,pitch,yaw 六个维度降为x,y,z,yaw四个维度。 相比2Dslam是把点云投影到地图...
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。
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...
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。
视觉惯导系统执行利用雷达帧恢复深度的视觉特征的跟踪,通过优化视觉重投影误差和imu测量误差的视觉里程计为激光雷达的scan-matching提供初值,并且把约束加入到因子图中。当利用imu把点云的畸变去除后,激光惯导系统检测点云的边缘和平面特征,并和保存在划窗中的features map对齐。LIS系统估计得到的系统状态可以传到VIS系统...
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...