1.imuHandler:预积分IMU原始信息,pubImuOdometry和pubImuPath发布到odom和path信息 2.odometryHandler:根据mapoptimization的位姿和两帧之间imu预积分位姿进行融合优化,并根据优化结果重传播更新位姿。 (1):有两个IMU预积分器:imuIntegratorImu_用于实时更新;imuIntegratorOpt_用于优化。 (2)坐标变换,此处有IMU系、雷达...
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...
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...
其中R是旋转矩阵,p为平移向量,v为速度,b是包含加速度计零偏和陀螺仪零偏的IMU的零偏向量。 3.2.1 初始化 普通的基于优化的VIO初始化质量不好甚至初始化失败,主要是由于两个原因:1 单目尺度不确定性 2 IMU测量噪声来源多并且加速度激励不容易满足。 为了提高VIS初始化的鲁棒性,首先初始化LIS获得系统状态x和IMU的...
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。
“本文提出一种紧耦合的激光雷达-视觉IMU紧耦合的实时高精度建图定位方法LVI-SAM。该框架分为两部分:visual-inertial system (VIS) 以及lidar-inertial system (LIS)。VIS和LIS能够以紧耦合的方式利用两种传感器独立运作以提升系统精度和鲁棒性,其中VIS的精度是由LIDAR提供的特征点的深度测量得以提升,并且在VIS初始化...
本文介绍雷达部分的imageProjection节点:实现点云有序化和基于IMU/vins_odom_ros的激光雷达去畸变。主要功能函数有: 1.imuHandler:把imuTopic信息放到imu… 阅读全文 LVI-SAM源码解析(二)--视觉估计estimator_node 本文介绍VI估计节点--estimator_node,实现雷达辅助的视觉-惯性里程计(VIO)。主要功能函数为imu_call...
由粗到精学习LVI-SAM(八)LIS——imuPreintegration 一、节点关系 回顾节点关系图: 上一篇文章详细分析了mapOptimization节点,该节点订阅包含特征的点云话题feature/cloud_info和视觉回环话题match_frame,并发布了四个话… 阅读全文 由粗到精学习LVI-SAM(七)LIS——mapOptimization ...
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。(rviz可视化部分暂不考虑) 可以猜想出,imageProjection节点的主要功能是将点云投影变成类似于图片的格式,进行一些预处理方便后续的slam过程。