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...
R3LIVE 系统应用的可拓展性极强,它不仅可以作为实时机器人应用的 SLAM 系统,还可以为测绘等应用重建密集、精确RGB 彩色3D 地图 。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R...
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是香港大学MARS实验做的有关Livox雷达的相关成果,于2021年12月31日开源,其主要目标是以Livox雷达为核心做多传感器融合方案。以下是个人的Ubuntu系统下环境配置和简单运行记录。 R3live的环境配置前后分为…
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…
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。 系统由激光雷达惯性里程计 (LIO) 和视觉惯性里程计 (VIO) 组成,两者都是实时运行的。LIO子系统利...
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（LIO）和视觉-惯性测距（VIO）两个子系统。LIO子系统利用LiDAR和惯性传感器的测量结果建立全局地图的几何结构，而VIO子系统通过类似直接法最小化光度误差的方式实现frame-to-map的数据关联，渲染地图的纹理。R3LIVE系统具有更高的鲁棒性...
论文将R3LIVE++与其他SLAM系统进行对比,包括LIO-SAM[19]、LVI-SAM[40]、FAST-LIO2[23]和R2LIVE[41]。 对比结果如下表所示: 在图10中,论文对比叠加了所有25条地面真实轨迹(左图)和R3LIVE的结果(右图)。可以看出,R3LIVE++系统估计的叠加轨迹与GT吻合得很好,并且每个轨迹仍然可以清楚地区分,没有明显的误差。请...
第三步就是启动r3live_LiDAR_front_end节点和r3live_mapping节点,这也是我们下面需要结合论文仔细阅读的点 最后就是启动rviz 3. r3live_config文件分析 Lidar_front_end: lidar_type: 1 # 1 for Livox-avia, 3 for Ouster-OS1-64 N_SCANS: 6