LIO-SAM源码解读：总体架构篇

LIO-SAM源码解析：激光SLAM与因子图优化
原创 已于 2024-09-25 18:46:40 修改 · 1.3w 阅读 · 64 ·
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#自动驾驶 #人工智能 #算法 #slam

于 2021-09-09 16:15:01 首次发布
本文详细解读了LIO-SAM（激光惯导SLAM）的源码，包括激光运动畸变校正、特征提取、IMU预积分和因子图优化四个核心部分。通过激光校正、特征匹配、因子图优化实现精确的定位与建图，同时涉及闭环检测以提高SLAM系统的鲁棒性。

参考文章链接：知乎 卢涛

关于LIO-SAM的论文解读，请查看 论文解读
本文旨在对源代码进行阅读学习，这里记录下来，希望可以帮到有需要的同学，如有错误的地方，请您批评指正。

目录

  1. LIO-SAM源码解读（一）：ImageProjection
  2. LIO-SAM源码解读（二）：FeatureExtraction
  3. LIO-SAM源码解读（三）：TransformFusion 和 IMUPreintegration
  4. LIO-SAM源码解读（四）：mapOptimization

整体流程

代码结构图：
在这里插入图片描述

因子图：

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第8.1章 LIO-SAM源码阅读第一篇：LIO-SAM四大模块框架全貌
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10-21 49
本文深入解析LIO-SAM激光雷达与IMU融合定位算法的核心架构与实现原理。文章首先介绍LIO-SAM在解决单传感器定位问题上的优势，随后详细剖析其四大核心模块：点云畸变校正(imageProjection)、特征提取(featureExtraction)、IMU预积分(imuPreintegration)和地图优化(mapOptimization)。通过生动的比喻解释了数据流动过程，并阐述了位姿变换等关键数学基础。LIO-SAM凭借其高精度和鲁棒性，已成为自动驾驶和机器人领域的重要定位方案，文章旨在帮助读
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【LIO-SAM 技术深度解析：原理、实现与部署全指南】
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LIO-SAM是一种紧耦合的激光-惯性里程计框架，其核心创新在于多因子约束的图优化模型，通过IMU、激光雷达和GPS等传感器的数据融合，实现高精度的定位与建图。系统采用增量平滑和建图（iSAM2）算法进行优化，通过IMU预积分和激光特征提取等前端处理，结合因子图更新和边缘化处理，有效控制误差累积。LIO-SAM在IMU预积分和激光雷达处理方面进行了多项改进，如偏置自适应估计、协方差传播、自适应曲率阈值和多尺度特征提取等，显著提升了系统性能。部署LIO-SAM需要配置ROS Melodic环境，并安装GTSA
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LIO-SAM系统架构与IMU预积分模块解析 LIO-SAM是一个基于激光雷达和IMU的紧耦合SLAM系统，主要包括四个核心模块：IMU预积分、点云去畸变、特征提取和地图优化。系统输入为IMU数据、点云和GPS信息，输出高精度里程计。 IMU预积分模块(imuPreintegration)负责处理IMU原始数据，通过预积分技术估计传感器偏置并进行位姿优化。该模块包含： 坐标转换处理：将IMU数据对齐到ROS标准坐标系 预积分计算：使用GTSAM库进行IMU测量值积分 位姿预测与发布：预测当前状态并发布IMU
20.04ubantu 编译lio_sam问题解决
m0_46398174的博客
07-17 1513
因此我修改了cmake.txt来改变整个问题，但是不推荐这种方法，因为还要去修改msg的头文件问题，比较麻烦．附上修改后。这个就是链接问题，ros环境中有pcl1.10而我安装了pcl1.13，在链接时候出错误。主要问题为编译顺序中的问题调整前面。1.opencv与flann冲突。大部分基础问题这篇就能解决．。到include末尾就行了．。
LIO-SAM学习笔记-整体框架
luoyihao123456的博客
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LIO-SAM学习笔记
LIO-SLAM分析
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07-20 4242
参考文献：LIO-SAM源码解析：准备篇 一、代码框架 首先看看工程目录结构，只有四个cpp文件，从名字看也是简介明了，后面会分开对这四个文件进行源码的阅读。 对照LIO-SAM（）作者给出的下面这张系统架构图，我们首先获取一个整体上的印象。 对于一个SLAM系统后端优化是一个核心模块，有较早的卡尔曼滤波器、现在流行的图优化、因子图优化。LIO-SAM则采用因子图优化方法，包含四种因子。 LIO-SAM因子：IMU预积分因子，激光里程计因子，GPS因子，闭环因子。 上图时LIO-SAM的因子图结构，
LIO-SAM
Shilong的博客
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紧耦合激光SLAM算法LIO-SAM
以色列魏茨曼科学研究所最新发布！TokenFlow：一致的扩散特征用于一致的视频编辑...
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点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达一、前言LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry an...
LIO-SAM代码阅读详细注释版
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LIO-SAM代码阅读详细注释版，2020年11月1日下载版本。目前还有部分没懂，以后再更新，博客里有相应的文章，文章里的注释和这里是一样的，不能保证能够运行，有可能写注释的时候不小心改了代码。
LIO-SAM-DetailedNote:LIO-SAM源码详细注释，3D SLAM融合激光、IMU、GPS
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LIO-SAM-DetailedNote LIO-SAM源码详细注释，3D SLAM融合激光、IMU、GPS，因子图优化。 LIO-SAM的代码十分轻量，只有四个cpp文件，很值得读一读呢。 关于LIO-SAM的论文解读，网上已经有很多文章啦，同系列的LOAM、A-LOAM、LEGO-LOAM等，在网上都可以找到相关的解读文章。所以本文旨在对源代码进行阅读学习，积累一些工程上的经验。这里记录下来，希望可以帮到有需要的同学，如有错误的地方，请您批评指正。 :) 如果对您有帮助，帮我点个star呦~ 目录（知乎） 整体流程 代码结构图 因子图 1、激光运动畸变校正。利用当前帧起止时刻之间的IMU数据、IMU里程计数据计算预积分，得到每一时刻的激光点位姿，从而变换到初始时刻激光点坐标系下，实现校正。 2、提取特征。对经过运动畸变校正之后的当前帧激光点云，计算每个点的曲率，进而提取角点、平面点特征
LIO-SAM代码（中文注释）
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人无远虑，必有近忧
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我们提出了一个通过smoothing and mapping实现的紧耦合激光惯性里程计框架，LIO-SAM，能够取得高精度、实时的移动机器人的轨迹估计和地图构建。LIO-SAM基于因子图构建，把多个相对测量数据或者绝对测量数据，包括回环检测，以因子的形式加入到系统中进行联合优化。通过IMU预积分获得的运动估计可以用于点云运动畸变的修正和作为激光里程计优化的初值。反之，基于获得的激光里程计可以估计IMU的零偏。为了保证实时性能，当位姿估计时，我们边缘化老的激光帧；而不是将雷达点云与全局地图进行匹配。Sc...
LIO-SAM源码解析（五）：mapOptmization.cpp
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这个函数主要就是进行帧到地图的匹配，通过点到面、点到线的距离距离最小作为优化目标。LOAM中雅阁比矩阵推导其实还是过于复杂了，可以使用进行误差扰动来计算雅阁比矩阵，姿态使用失准角（李代数）模型推导更为简单。
LIO-SAM代码解读
sWhilte的博客
06-24 2199
笔者初学，文章仅供参考，有不同于网上注释的版本的地方，如有错误请多包含。该开源算法的作者是Ti Xiaoshan，开源过lego-loam、lio-sam、vins-mono算法。
LIO-SAM代码逐行解读（1）-准备工作
晓晨的博客
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针对Shan Tixiao开源的经典LIO框架LIO-SAM源代码进行逐行解读，总结。记录在这里希望能够给大家提供一些参考。这里是第一部分，主要是开始的一些准备工作，包括 utility.h文件，cloud_info.msg文件等。
lio_sam代码阅读之imageProjection.cpp
南北粉面馆
08-16 549
ImageProjection的构造函数 ImageProjection(): deskewFlag(0) { // 订阅原始imu数据 subImu = nh.subscribe<sensor_msgs::Imu>(imuTopic, 2000, &ImageProjection::imuHandler, this, ros::TransportHints().tcpNoDelay()); // 订阅imu里
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