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 2024-09-30 18:04:09 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。

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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
09-13 726
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
03-30 648
LeGO-LOAM论文翻译
LeGo-LOAM 源码解析
17902的博客
09-11 1557
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
LeGO-LOAM源码解析1 ： 算法整体框架和utility.h
SLAM小学僧
06-24 4362
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 6391
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
自动驾驶系列（7）LeGO-LOAM源码解析（点云分割）
earo0的博客
09-02 1183
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。
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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
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**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 ...
一文详解激光SLAM框架LeGO-LOAM
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作者介绍：Zach，移动机器人从业者，热爱移动机器人行业，立志于科技助力美好生活。LOAM存在的问题LeGO-LOAM全称为：Lightweight and Groud-Optimized...
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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
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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
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LeGo-LOAM源码篇:源码分析(3)
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mapOptmization.cpp，主要内容包括回环检测、scan-to-map位姿优化、因子图。
从零入门激光SLAM（十三）——LeGo-LOAM源码超详细解析1
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10-27 6698
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
最新发布
赵虚左
09-30 296
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 1560
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。
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qq_41694024的博客
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m0_60355964的博客
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