希望IMU数据能够根据较慢频率的相机(20HZ)或者LIDAR(10HZ)进行计算,把帧与帧之间的所有IMU数据合在一起处理,这种累积的观测被称为预积分。IMU预积分的初衷,希望将IMU的相对测量信息转换为帧与帧之间约束节点(位姿)的边,从而参与到优化框架中。 2.4.2概...
首先,在进行联合标定之前,需要分别对相机和IMU单独进行标定,也就是标定各自传感器的内参。在完成内参标定之后,就需要对相机与IMU进行联合标定。 这里的联合标定,也就是需要确定相机与IMU之间的外参,本质上来说,这两种传感器都有自己的坐标系,因此需要确定两者之间的...
R_{wk} 表示的是将IMU读数转换到世界坐标系中.位移: \begin{array}{c} \mathbf{p}_{w j}=\mathbf{p}_{w i}+\sum_{\substack{k=i \\ j-1}}^{j-1} \mathbf{v}_{k} \cdot \Delta t+\frac{j-i}{2} \mathbf{g} \cdot \Delta t^{2}+\frac{1}{2} \sum_{k=i}^{j-1} \mat...
·姿态估计的持续性:当 LiDAR 的观测环境不佳时,IMU 可以通过惯性导航保持系统的姿态估计,减少定位漂移。结合紧耦合算法,系统能够在 IMU 数据存在漂移的情况下,通过 LiDAR 数据校正误差,保持高精度的位姿估计。 3. 更快的响应速度 ·实时姿态估计:IMU 的高频输出可以提供实时的角速度和加速度信息,使系统在快速运动...
🚀 激光SLAM的工程化应用,涉及激光雷达与IMU的融合建图,是现代机器人技术的重要领域。通过多传感器的数据融合,可以实现更精确的定位和地图构建。🔧 在这个项目中,我们将探讨如何将激光雷达和IMU(惯性测量单元)的数据进行有效融合,以优化多传感器定位的准确性和可靠性。我们将从理论到实践,逐步讲解如何实现这一目标...
LI Init是一种鲁棒、实时的激光雷达惯性系统初始化方法。所提出的方法校准了激光雷达和IMU之间的时间偏移...
最近，神经辐射场（NeRF）在SLAM领域引起了极大关注。NeRF是一种具有隐式场景表示的新型视图合成方法，...
单线激光雷达IMU是一种组合了单线激光雷达和IMU的传感器系统。单线激光雷达主要用于测量环境中的距离信息,而IMU则用于检测和测量加速度与旋转运动。在SLAM技术中,单线激光雷达和IMU的结合可以显著提高建图的鲁棒性。这是因为IMU能够提供高频...
IMU的全称是惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),它包括陀螺仪和加速度计等传感器,可以测量设备在三个轴上的角速度和加速度。这些测量数据在SLAM中非常重要,可以用来解决设备的自我运动估计以及图像、激光雷达等其他传感器的观测数据与地图的匹配问题。 SLAM是一种通过机器人或移动设备自主构建地图并进行定位的技术。
值得说明的一点是,在本人的优化工作中,先是尝试在SLAM算法模块的前端使用局部因子图框架,利用LiDAR观测(地面点云在此阶段也被利用到点云配准算法中以进一步提升z、roll、pitch的观测精度)得到的关键帧及帧间IMU惯性里程计约束,获取一个优化后LIO关键帧并输入到后端中,这样的处理在回环检测触发之前,前端LIO中还是会...