这篇文章将向大家介绍LIO部分的基于ESKF(error state kalman filter)的误差状态卡尔曼滤波算法来进行位姿优化的一些细节内容。 LIO的ESKF实现的运动方程参考文献[4],其采用基于误差状态卡尔曼滤波器的原理,将系统的运行状态分解为非线性传播的名义状态和线性传播的误差状态;其中名义状态保持非线性状态的
MLPnPSolver基于最小二乘的高斯牛顿法迭代求解逐步减小重投影误差来优化相机位姿,其中MLE(最大似然估计)是一种基于统计概率的参数估计方法,在SLAM应用场景中,参数为相机位姿,观察值为图像中ORB特征点的像素坐标,通过MLE算法,找到最优的参数解等价于使得重投影误差最小化。在算法的实现过程中,由于图像的位姿如旋转矩阵...
nav_msgs::Odometry我们上面已经理解过,回顾一下就是当前帧的位姿和速度,nav_msgs::Path是一系列位姿戳所构成的数组,就是一段连续的位姿,可以表示运动轨迹。 代码整体把握 上面提到,这个节点的主要作用,就是在于进行帧帧匹配,优化位姿。这两方面我们展开来讲一讲,首先是帧帧匹配,我们首先利用估计的位姿,把点变换...
【SLAM经典算法详解】A-LOAM代码讲解系列:2、scanRegistration.cpp详解:1.从点云处理到曲率计算 输入与输出 我们可以先根据github的代码先运行一下,然后打开一个终端,输入rqt_graph从而查看整个项目的运行结构, 通过这个图可以看到,该节点的输入是一些雷达的扫描点,输出大概是五个点云,具体分别是什么类型的点云,是代...
ndt算法python代码open3d ndt slam算法 最近的项目里用到了室外激光SLAM进行定位,所以我总结一下项目经验,顺便根据项目最终效果说一下自己对于算法源码中这段代码的理解。 首先,算法框架中用到了不止一种传感器,包括IMU,odometry和GPS等。所有的传感器数据都是为了能构造一个合理且较好的激光里程计。
1. hdl_graph_slam简介 2. prefiltering 2.1 distance_filter 2.2 downsample 2.3 outlier_removal 2.4 测试效果 1. hdl_graph_slam简介 hdl_graph_slam是由日本风桥科技大学的Kenji Koide在github上开源的六自由度三维激光SLAM算法。主要由激光里程计、回环检测以及后端图优化构成,同时融合了IMU、GPS以及地面检测的信...
Cartographer开源代码简介 1、Cartographer是Google推出的一套基于图优化的激光SLAM算法,它同时支持2D和3D激光SLAM,可以跨平台使用,支持Laser、IMU、Odemetry、GPS等多种传感器配置。该算法可以实现实时定位和建图。 Cartographer建图过程 2、Cartographer建立的栅格地图可以达到5cm的精度,该算法广泛应用于服务机器人、扫地机...
LeGO-LOAM的代码中,基于BFS的点云距离分割代码在imageProjection.cpp中。 在cloudHandler函数中,调用了cloudSegmentation函数 voidcloudHandler(constsensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& laserCloudMsg){// 1. Convert ros message to pcl point cloudcopyPointCloud(laserCloudMsg);// 2. Start and end angle of a...
4.1V1批改作业。助教大大会对作业进行一对一的修改,直到达到优秀哦! 学习收获 1.具备实现完整SLAM系统的能力 2.提升灵活运用及正确实现VSLAM算法的能力 3.具备通过视觉方法解决建图与定位问题的能力 4.深入理解前端跟踪的两大类方法(特征点法和直接法) 5.深入理解后端基于图模型的Bundel Adjustment优化方法...