LOAM需要平滑的运动,并且依赖于IMU来补偿高频的运动。本文中对LOAM进行改进,使得新的方法V-LOAM将视觉里程计输出作为运动先验,然后再使用激光雷达里程计。视觉里程计中相机模型也被修改并且兼容鱼眼相机。本文进行一组新的实验,结果表明V-LOAM具有更低的漂移。结合高频视觉里程计和鱼眼相机也使得系统能够处理快速运动。
这最主要是因为V-LOAM使用图像来计算扫描匹配的运动先验,而LOAM仅仅处理激光雷达数据。我们对这两种方法的结果已经开源。 A.精度测试 我们首先使用两个相机的装置进行精度测试,一个带有广角镜头(76°水平视场角),以及另一个带有鱼眼相机(185°水平视场角)。为了同时获取两张图像,另一个相机安装在原始相机下方,并且...
论文解读|激光视觉融合的V-LOAM 论文题目:《Visual-lidar Odometry and Mapping: Low-drift, Robust, and Fast》 发表在2015年的ICRA上,是一篇经典的视觉激光融合的SLAM系统框架,但是作者未开源代码。在公众号「计算机视觉工坊」后台,回复「LOAM」,即可获得原文。 摘要 本文提出了一个视觉激光融合的框架,提升了系统...
论文题目:《Visual-lidar Odometry and Mapping: Low-drift, Robust, and Fast》 发表在2015年的ICRA上,是一篇经典的视觉激光融合的SLAM系统框架,但是作者未开源代码。在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「V-LOAM」,即可获得原文。 摘要 本文提出了一个视觉激光融合的框架,提升了系统在缺乏视觉特征和在有挑战的运动情...
论文笔记_S2D.59_2015-ICRA_V-LOAM_低漂移、鲁棒和快速的视觉-激光里程计和建图,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文解读|激光视觉融合的V-LOAM 论文题目:《Visual-lidar Odometry and Mapping: Low-drift, Robust, and Fast》 发表在2015年的ICRA上,是一篇经典的视觉激光融合的SLAM系统框架,但是作者未开源代码。在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「V-LOAM」,即可获得原文。