激光SLAM框架LeGO-LOAM: 一款全面解析与编程实践

最新推荐文章于 2025-05-21 11:38:56 发布
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本文详述激光SLAM框架LeGO-LOAM的原理与算法，包括扫描匹配、闭环检测和地图建立过程。通过实例代码展示如何实现高效准确的环境感知与建图，适用于机器人导航和感知领域的研究。

激光SLAM框架LeGO-LOAM: 一款全面解析与编程实践

激光SLAM框架LeGO-LOAM (Lidar-based Geometric and Outlier-aware Mapping) 是一种基于激光雷达的同步定位与地图构建技术。它通过结合扫描匹配、回环检测和建图等关键步骤，实现了高效准确的环境感知和建图功能。本文将详细介绍LeGO-LOAM的原理和算法，并给出相应的源代码示例。

一、引言
激光SLAM是自主导航和机器人感知领域的重要研究方向之一。它通过利用激光雷达的扫描数据，实时地估计机器人在未知环境中的位置和姿态，并同时构建机器人周围的环境地图。LeGO-LOAM作为一种在实时性和精度上具有优势的激光SLAM方案，受到了广泛关注。

二、LeGO-LOAM原理
LeGO-LOAM的核心思想是将扫描匹配和优化问题拆分成两个独立的子问题，并通过迭代求解的方式得到最佳的解。具体而言，LeGO-LOAM首先进行扫描匹配，通过匹配两帧之间的点云数据，估计机器人在短时间内的运动。之后，在匹配的基础上，LeGO-LOAM采用非线性优化方法求解机器人的位姿和地图。最终，通过融合多个子地图，构建出完整的环境地图。

三、LeGO-LOAM算法

  1. 扫描匹配
    在扫描匹配阶段，LeGO-LOAM首先对激光雷达扫描数据进行降采样，以减少计算量并保留关键信息。之后，利用NDT（Normal Distributions Transform）算法进行点云匹配，估计两帧之间的相对位姿。通过迭代优化，得到更精确的位姿估计结果。

  2. 闭环检测
    为了提高建图的准确性和鲁棒性，LeGO-LOAM引入了闭环检测机制。通过比较当前帧和历史

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激光SLAM框架LeGO-LOAM详解及编程示例
SVIPCODE的博客
09-13 815
LeGO-LOAM是一种基于激光传感器的开源SLAM框架，它结合了激光雷达和IMU（惯性测量单元）数据，实现了实时的高精度定位和建图。本文将详细介绍LeGO-LOAM框架的原理，并提供相应的编程示例，帮助读者更好地理解和应用这一框架。在对这些数据进行预处理、特征提取和特征匹配的回调函数中，您可以根据LeGO-LOAM框架的算法原理实现相应的功能。当然，为了更好地使用该框架，建议读者进一步学习相关的文献和官方文档，以便更深入地理解和应用LeGO-LOAM框架。接下来，通过曲率计算和聚类算法，提取关键特征点。
SLAM论文翻译(1) - LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-OptimizedLidar Odometry and Mapping on Variab
几度春风里的博客
03-30 772
LeGO-LOAM论文翻译
LeGo-LOAM 源码解析
17902的博客
09-11 1722
文章目录0、整体框架1、imageProjection —— 点云分割0. main()1. cloudHandler()2. copyPointCloud()3. findStartEndAngle()4. projectPointCloud()5. groundRemoval()6. cloudSegmentation()7. labelComponents()8. publishCloud()9. resetParameters()2、featureAssociation —— 特征提取与匹配0. m
从0.3开始搭建LeGO-LOAM+VLP雷达+小车实时建图（保姆级教程，小白踩坑日记）
weixin_43345331的博客
03-15 6197
背景：SLAM小白，因为项目需要花了两天时间编译代码+连接雷达实现了交互。 踩了很多坑，简单记录一下，让后面感兴趣的朋友少走点弯路~ 肯定有很多不专业的、错误的地方，还请大家不吝赐教（噗通） 也可以见知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/357020888/（我发现从知乎复制内容到优快云特别方便啊~） 主要分为4个部分： 编译SLAM算法 LeGO-LOAM （对应目录） 连接Velodyne雷达 VLP-16（对应目录） 跑包和算法与雷达交互（对应目录） 部分..
LeGO-LOAM回环检测
Zlp19970106的博客
09-13 5179
文章目录1. 总体框架2. 回环检测2.1检测回环2.2 添加优化 1. 总体框架 mapOptimization.cpp中的主函数中，闭环检测是一个单独线程运行的。run()函数中运行的是地图优化位姿的算法。 int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "lego_loam"); ROS_INFO("\033[1;32m---->\033[0m Map Optimization Started.");
LeGO-LOAM源码解析1 ： 算法整体框架和utility.h
SLAM小学僧
06-24 4429
算法整体框架和utility.h解析一、算法框架与流程二、utility.h分析 loam源码地址：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM. 论文学习：【论文阅读】LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain. LeGO-LOAM源码解析汇总： 一、算法框架与流程 回顾论文，我们可以将整个代码的流程分为1
Lego_Loam--源码分析
m0_50610065的博客
03-29 6466
0 整体框架分析 翻看 LEGO-Loam 的代码目录，首先进入到launch 文件中，看到： <!--- LeGO-LOAM --> <node pkg="lego_loam" type="imageProjection" name="imageProjection" output="screen"/> <node pkg="lego_loam" type="featureAssociation" name="featureAssoci
SC-Lego-LOAM：LiDAR SLAM：扫描上下文+ LeGO-LOAM
01-28
**SC-Lego-LOAM** 是一种针对激光雷达（LiDAR）的实时同步定位与建图（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）算法，它结合了**扫描上下文（Scan Context）** 和 **LeGO-LOAM（Lightweight Ground-Oriented ...
【从LOAM到LeGO-LOAM：我的激光SLAM进阶之路】
最新发布
weixin_47429781的博客
05-21 1372
LeGO-LOAM作为LOAM的轻量化改进版本，在SLAM领域展现了显著的性能提升。本文分享了学习LeGO-LOAM的心得，并对比了LOAM、A-LOAM和LeGO-LOAM的异同。LeGO-LOAM通过地面分割优化、两步优化策略、点云聚类与筛选以及回环检测集成等核心改进，显著降低了内存占用和计算量，提升了特征提取效率和轨迹精度。具体改进包括：地面分割减少处理点数，两步优化提高数值稳定性，点云聚类提升特征匹配准确率，回环检测减少累积误差。工程实践中，参数调优如地面分割阈值和特征点数量的设置对性能有重要影响。
自动驾驶系列（7）LeGO-LOAM源码解析（点云分割）
earo0的博客
09-02 1285
它首先通过遍历每个点云数据点（基于扫描的行和列），使用labelMat（一个存储每个点标签的矩阵）来决定哪些点需要被进一步处理（即非地面点）。使用 atan2 函数计算第一个点（即开始点）和最后一个点（即结束点）相对于原点（可能是激光雷达的中心）的航向角。对于结束点，额外加上 2 * M_PI是为了处理一种特殊情况：即如果激光雷达扫描的最后一个点实际上是在扫描路径的开始部分（例如，激光雷达是连续旋转的），那么简单地计算两个点的 atan2 值可能会导致得到的角度差不是完整的扫描角度。
LeGO-LOAM算法详解
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晓晨的博客
08-16 1万+
LeGO-LOAM算法详解 整体框架 LeGO-LOAM算法的总体框架如下图所示： 图中新增加了绿框中的Segmentation环节，同时对后续的特征提取、Odometry以及Mapping部分均有一定的修改，主要包括： 增加Segmentation操作，把点云投影为距离图像，分离出地面点与非地面点（分割点，segmented point）。 平滑度计算公式不同，原始LOAM中为使用点集中的坐标相减，而LeGO-LOAM中为使用点集中的欧式距离作差。 特征点选取中原始LOAM为按照平滑度的值及已有特征点
LeGO-LOAM源码解析5： featureAssociation（三）
SLAM小学僧
07-01 3397
featureAssociation.cpp解析三七、优化初始化八、特征关联1. 更新初始位姿updateInitialGuess2. 更新变换矩阵updateTransformation3. 更新累积变化矩阵integrateTransformation4. 里程计发布publishOdometry5. 发布点云publishCloudsLast loam源码地址：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM. 论文学习：【论文阅读】LeGO-LO
LeGO-LOAM源码解析2： imageProjection
SLAM小学僧
06-25 3580
imageProjection.cpp解析一、概述二、main函数三、ImageProjection类的私有对象四、ImageProjection类的构造函数五、初始化函数allocateMemory与resetParameters1. 内存分配allocateMemory2. 重置参数resetParameters六、回调函数cloudHandler loam源码地址：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM. 论文学习：【论文阅读】LeGO-
LeGo-LOAM源码篇:源码分析(4)
slamml
11-05 1009
transformFusion.cpp，主要内容包括粗配准与精配准的里程计融合更新位姿。
LeGo-LOAM源码篇:源码分析(3)
slamml
11-05 1306
mapOptmization.cpp，主要内容包括回环检测、scan-to-map位姿优化、因子图。
SLAM算法之Lego-loam源码解析第一部分imageProjection.cpp
Mhy_mx的博客
03-20 325
legoloam
从零入门激光SLAM（十三）——LeGo-LOAM源码超详细解析1
HUASHUDEYANJING的博客
10-27 7598
首先LEGO-LOAM是在LOAM基础上基于地面优化，并且加入了简易的闭环检测，而LOAM是实时三维激光SLAM的开山鼻祖，使得实时三维重建成为可能，同时基于特征的激光SLAM基本上都是LOAM的衍生算法，思想大同小异。LEGO-LOAM在LOAM的基础上效果有巨大提升，同时代码可读性较高，所以将它作为入门SLAM的第一个算法非常合适。LEGO-LOAM系统框架如下所示其核心思想是将同时定位和映射的复杂问题划分为两个算法，该问题旨在同时优化大量变量。高频低保真的执行里程计。低频高保真执行地图优化。
从零入门激光SLAM（十三）——LeGo-LOAM源码超详细解析3
赵虚左
09-30 439
Lego_Loam包括了Image projection、Feature association、MapOptmization、Transform Fusion四个部分，下面博主将按照算法的逻辑顺序对代码中的重要函数进行讲解。本节是解析Feature association文件中的特征匹配部分。该专栏的其他章节链接如下。
从零入门激光SLAM（十三）——LeGo-LOAM源码超详细解析4
HUASHUDEYANJING的博客
05-09 1680
随着知识的越来越多，越来越细，我准备整理一个自己的激光SLAM学习笔记专栏，从0带大家快速上手激光SLAM，也方便想入门SLAM的同学和小白学习参考，相信看完会有一定的收获。如有不对的地方欢迎指出，欢迎各位大佬交流讨论，一起进步。，欢迎大家加入讨论。
lego-loam
03-18
<think>好的，用户想了解Lego-LOAM的安装、配置和使用教程。首先，我需要回忆一下相关的引用内容，确保信息准确。引用[1]提到了基于速腾雷达的配置，需要在.bashrc中添加库路径。引用[2]说明了如何运行LeGO-LOAM，使用source和roslaunch命令。引用[3]提到韩国KAIST的代码库，以及雷达参数修改，特别是utility.h文件的调整。 接下来，用户可能需要详细的步骤指导。我应该分步骤来写，先安装依赖，然后编译源码，接着配置雷达参数。注意不同雷达的适配，比如速腾或Ouster，需要修改不同的文件，如utility.h。然后，运行部分需要说明启动命令，可能包括数据包播放和实时建图的不同情况。最后，常见问题处理也很重要，比如依赖缺失或参数错误。 需要确保用户按照步骤操作时不会遇到障碍，所以每个步骤都要清晰，比如安装ROS和PCL库，使用catkin_make编译，修改参数的具体位置。同时，引用相关的参考文献，标明来源，让用户知道信息可靠性。可能还需要提醒用户注意雷达类型的不同配置，避免出错。 最后，生成相关问题要考虑用户可能的后续疑问，比如与其他SLAM算法的比较，建图优化方法，或者特定雷达的配置问题。确保问题覆盖用户潜在的需求，帮助他们进一步探索。</think>### Lego-LOAM 安装与配置教程 #### 一、环境准备 1. **系统要求** - Ubuntu 16.04/18.04 + ROS Kinetic/Melodic - 安装依赖库： ```bash sudo apt-get install ros-<distro>-pcl-ros ros-<distro>-velodyne-msgs ``` （替换 `<distro>` 为实际ROS版本，如 `melodic`） 2. **源码下载** ```bash cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM.git ``` #### 二、编译与配置 1. **编译源码** ```bash cd ~/catkin_ws catkin_make -j1 ``` （首次编译建议单线程以避免依赖问题[^2]） 2. **雷达参数配置** - **速腾雷达（Robosense）**：修改 `utility.h` 文件，调整 `N_SCAN` 和 `Horizon_SCAN` 参数以匹配雷达线数[^1]。 - **Ouster雷达**：需在 `utility.h` 中注释原有雷达类型，并启用 `#define USE_OUSTER`[^3]。 - 示例修改： ```cpp extern const int N_SCAN = 64; // 雷达垂直通道数 extern const int Horizon_SCAN = 1024; // 单圈水平点数 ``` #### 三、运行与建图 1. **启动程序** ```bash source devel/setup.bash roslaunch lego_loam run.launch ``` （需提前在 `.bashrc` 中添加雷达驱动库路径[^1]） 2. **数据输入** - **离线数据包**：播放ROS bag文件 ```bash rosbag play --clock <bagfile>.bag ``` - **实时雷达数据**：确保雷达驱动节点已发布 `/velodyne_points` 或对应Topic。 3. **输出结果** - 实时点云地图保存于 `/integrated_to_init` Topic - 使用Rviz可视化： ```bash rviz -d src/LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/rviz/robotool.rviz ``` #### 四、常见问题 1. **依赖缺失**：若编译报错，检查 `PCL` 和 `Eigen3` 是否安装完整。 2. **雷达参数错误**：点云错位或缺失时，需重新校准 `N_SCAN` 和 `Horizon_SCAN`[^3]。 3. **建图漂移**：尝试降低运动估计阈值或融合IMU数据。 ---
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