今天给大家分享一篇多传感融合定位的工作:R3live++。这是继R3live后的第二个版本。这项工作提出的激光雷达视觉惯性融合框架实现了鲁棒和准确的状态估计,同时实时重建光度地图。
R3LIVE是R2LIVE的升级版，融合了相机、雷达、IMU数据，以紧耦合的方式提升设备故障应对能力及环境因素导致的视觉或激光退化现象的处理效果。技术框架：R3LIVE采用了雷达+惯导+视觉融合的状态估计框架，包括激光雷达惯性测距和视觉惯性测距两个子系统。LIO子系统建立全局地图的几何结构，VIO子系统实现frametomap的...
在本章中,我们进行了广泛的实验,以验证我们提出的系统相对于其他同行的优势有三个方面: 1) 为了验证本地化的准确性,我们将系统与公共数据集 (NCLT) 上现有的最先进的SLAM系统进行了定量比较。 2) 为了验证我们框架的鲁棒性,我们在发生相机和激光雷达传感器退化的各种具有...
此外,R3LIVE的开发者还提供了一系列用于重建和渲染多边形网格地图(mesh)的实用程序,使R3LIVE 重建的地图能更方便、高效地导入到各种如游戏,仿真模拟器等 3D应用程序中去,进一步提升了R3LIVE 的可拓展性。 Livox 欢迎更多高校实验室及研究团队与我们沟通联系,就Livox 激光雷达应用进行深入探讨。也期待我们以高性价比激...
R3LIVE: A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimation and mapping package
一、概述R3LIVE的LIO部分算法与R2LIVE、FAST-LIO、FAST-LIO2一脉相承,基本是一致的,主要使用了迭代误差状态卡尔曼滤波(IESKF)技术。ESKF在《Quaternion kinematics for the error-state Kalman filte》中有详…
以下内容同步发布至Livox 激光雷达社区( http://forum.livoxtech.com ), 欢迎大家前往交流与探讨! R3LIVE 系统介绍 R3LIVE(A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Est…
1)为了验证定位的准确性,在公开数据集(NCLT数据集)上定量比较了R3LIVE++与其他SOTA的SLAM系统; 2) 为了验证框架的鲁棒性,在摄像机和激光雷达传感器退化的各种具有挑战性的场景下进行测试; 3) 为了评估R3LIVE++在重建辐射图时的精度,论文将其与现有基线进行比较,以估算相机曝光时间并计算每个图像的平均光度误差。在...
R3LIVE相比R2LIVE在VIO以及地图构建方面进行了改进，两者的视觉地图与LIDAR地图不再是两个独立的系统，而是共同维护一个全局地图。VIO分为帧间追踪（frame-to-frame）与帧与地图之间追踪（frame-to-map）。在帧间追踪中，假设上一帧追踪到某个地图点，它们在上一帧图像平面上的投影点也是知道的。通过LK...
然后另一部分就是/r3live_mapping节点,这个节点可以看到输入的信息不仅仅有雷达的信息(/laser_cloud_flat),还有IMU(/livox/imu)和视觉的信息(/camera/image_color/compressed)。并在这个节点中完成融合,最终完成R3LIVE的稠密建图。