LVI-SAM是在LIO-SAM的基础上,融合了VINS-MONO的观测,整个系统分为VIO和LIO系统,VIO系统通过单独处理相机+IMU数据给出一个里程计结果, LIO系统通过提取匹配雷达特征给出一个雷达里程计结果,最后,通过联合优化完成系统的状态估计。 在这样的背景下,提出了R2LIVE的多传感器融合方案,系统框图如图8所示。该模型也是VIO和...
LVI-SAM是在LIO-SAM的基础上,融合了VINS-MONO的观测,整个系统分为VIO和LIO系统,VIO系统通过单独处理相机+IMU数据给出一个里程计结果, LIO系统通过提取匹配雷达特征给出一个雷达里程计结果,最后,通过联合优化完成系统的状态估计。 在这样的背景下,提出了R2LIVE...
LVI-SAM是在LIO-SAM的基础上,融合了VINS-MONO的观测,整个系统分为VIO和LIO系统,VIO系统通过单独处理相机+IMU数据给出一个里程计结果, LIO系统通过提取匹配雷达特征给出一个雷达里程计结果,最后,通过联合优化完成系统的状态估计。 在这样的背景下,提出了R2LIVE的多传感器融合方案,系统框图如图8所示。该模型也是VIO和...
LVI-SAM是在LIO-SAM的基础上,融合了VINS-MONO的观测,整个系统分为VIO和LIO系统,VIO系统通过单独处理相机+IMU数据给出一个里程计结果, LIO系统通过提取匹配雷达特征给出一个雷达里程计结果,最后,通过联合优化完成系统的状态估计。 在这样的背景下,提出了R2LIVE的多传感器融合方案,系统框图如图8所示。该模型也是VIO和...
原文:基于多传感器融合的定位和建图系统 01 传感器介绍 IMU(加速度计)的测量频率高,即可以精确的测量到物体的姿态运动,对运动灵敏,同时成本低,体积小,抗干扰能力强,基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。 但IMU也有局限性,第一点是测量值存在随机游走的bias,第二点是由于通过积分的形式计算出那个姿态,因此...
介绍、激光雷达(惯导)SLAM、多传感器融合(激光雷达-惯导-视觉)、激光雷达的实时定位和网格(mesh)重建系统(ImMesh)等方面的内容,希望能给大家带来帮助传感器介绍IMU(加速度计)的测量频率高,即可以精确的测量到物体的姿态运动,对运动灵敏,同时成本低,体积小,抗干扰能力强,基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。
基于多传感器融合的定位和建图系统 基于激光雷达的SLAM系统在自动驾驶,自主机器人,3D场景重建有着举足轻重的作用,尤其是近些年来随着固态激关雷达的普及,传感器的成本不断下降,使得其被越来越多地应用到各个场合。 本次将分享他读博期间基于激光雷达传感器开展的研究,包括其代表性工作loam-livox, FAST-LIO,R2/R3LIVE...
基于激光雷达的SLAM系统在自动驾驶,自主机器人,3D场景重建有着举足轻重的作用,尤其是近些年来随着固态激关雷达的普及,传感器的成本不断下降,使得其被越来越多地应用到各个场合。本次林同学将分享他读博期间基于激光雷达传感器开展的研究,包括其代表性工作loam-...
直播预告 本期分享主题:基于激光雷达的SLAM系统在自动驾驶,自主机器人,3D场景重建有着举足轻重的作用,尤其是近些年来随着固态激关雷达的普及,传感器的成本不断下降,使得其被越来越多地应用到各个场合。本次…
直播预告本期分享主题:基于激光雷达的SLAM系统在自动驾驶,自主机器人,3D场景重建有着举足轻重的作用,尤其是近些年来随着固态激关雷达的普及,传感器的成本不断下降,使得其被越来越多地应用到各个场合。本次林同学将分享他读博期间基于激光雷达传感器开展的研究,包括其