1、当前帧(不一定是关键帧)与局部坐标系地图(由前50关键帧组成)匹配,优化当前帧相对于第一帧的转换矩阵T_lidar_to_ref 2、第一帧是匹配标杆,不参与匹配,只当做关键帧的起始。 3、最后一帧不一定参与scan-map的匹配。 4、低频匹配,每隔至少300ms匹配一次,并且不是所有的帧都参与scan-map匹配,主要为了提高匹...
2、平面点的匹配机制: source(当前帧的面特征点)对应匹配 target(对应上一帧的 轻微面特征点再次进行一次降采样得到的点云,因为这种点太多了,稀疏化处理,提升效率) 3、scan-scan的具体过程 1、线特征匹配机制 线特征点:对于当前帧投影而来的线特征点i,寻找上一帧轻微线特征点云中对应的最临近点j(使用kdtree),...
our method takes as input a set of CAD models, and predicts a 9DoFpose that aligns each model to the underlying scan geometry. Totackle this problem, we create
Identity();// guess_poseprevious_pose=Eigen::Matrix4d::Identity();// 上一个关键帧的poseis_first_frame=true;map_.header.frame_id="map";// voxel ndt的参数voxel_grid_filter_.setLeafSize(voxel_leaf_size_,voxel_leaf_size_,voxel_leaf_size_);ndt.setTransformationEpsilon(trans_eps_);ndt.set...
/** * 基于相关方法的scan-to-map匹配 * 1、用前一帧优化前后的位姿变换,来校正当前帧优化前的位姿,得到一个初始位姿 * 2、提取局部map中当前帧也可以看到的点,对应栅格设置为占用 * 剔除相对于当前帧属于物体背面的点,也就是近邻帧与当前帧在物体两面 * 3、scan-to-map匹配 * 1) 创建旋转角度-激光点...
里程计作为SLAM的前端是值得专门研究的。毕竟后端的闭环是为了减小累计误差。里程计的累计误差越小，后端...
这个匹配流程优点是对当前的位姿做了异常判断,如果不合理,则舍弃这一帧,缺点是target只是当前关键帧,一帧点云作为target还是略显稀疏了,一般都有map的概念,这个map可以是一个滑窗,即相邻的几个关键帧共同组成一个target,这是常见的做法。它的前端里程计的效果并不好,这是一个重要的原因。 另一点就是在前端里程...
首先定义位置识别的问题,假定在时刻t,位置lt,传感器观测数据为zt,地图(map)是数据库,保存每一帧信息,因此位置识别定义为在地图中搜索已访问过的位置,也用来确定是否没有任何访问过的位置。对于一定滑动窗口大小的位置a和b(|tb−ta|>δt),其欧式距离小于阈值(|lb−la|<δl),则认为是已访问过。