3D 激光SLAM ->loam_velodyne论文与代码解析Lidar Odometry and Mapping

最新推荐文章于 2023-12-30 22:44:54 发布
转载 最新推荐文章于 2023-12-30 22:44:54 发布 · 1.7k 阅读 · 7

博客内容主要是提供了三个点击打开链接的提示，但未明确链接指向内容。
SLAM | visual-lidar odometry and mapping: low- drift, robust, and fast
小刘鸭的私房菜
11-30 2960
1. 为什么要做sensor fusion 单种类型的sensor均存在一定的缺陷： Visual odometry： 需要适度的照明条件条件 需要差异化的视觉特征 Lidar odometrty： 运动雷达涉及aggressive motion问题（扫描率低） 在平坦环境下会扫描匹配失误 ==> Sensor fusion，探索两者优势，互补融合。 2. DEMO & LOAM（Ji Zhang） 2.1 DEMO（Visual odometry） 针对单纯的视觉里程计，
Visual-lidar+odometry+and+mapping_+low-drift,+robust,+and+fast.pdf
10-22
Abstract— In this paper, we develop a low-cost stereo visualinertial localization system, which leverages efficient multistate constraint Kalman filter (MSCKF)-based visual-inertial odometry (VIO) while utilizing an a priori LiDAR map to provide bounded-error 3D navigation. Besides the standard sparse visual feature measurements used in VIO, the global registrations of visual semi-dense clouds to the prior LiDAR map are also exploited in a tightly-coupled MSCKF update, thus correcting accumulated drift. This cross-modality constraint between visual and LiDAR pointclouds is particularly addressed. The proposed approach is validated on both Monte Carlo simulations and real-world experiments, showing that LiDAR map constraints between clouds created through different sensing modalities greatly improve the standard VIO and provide bounded-error performance.
媒体音量控制
NewStart的专栏
12-10 1079
1.点击打开链接 2.点击打开链接 3.点击打开链接
【论文】Visual-LiDAR Odometry and Mapping with Monocular Scale Correction and Motion Compensation
weixin_44764376的博客
06-01 539
一个雷达视觉松耦合的SLAM系统，利用雷达来提供尺度信息。
（Lidar SLAM 论文）LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time
weixin_44035919的博客
05-23 1215
摘要 我们提出了一种利用2轴激光雷达在6自由度范围内的距离测量进行里程测量和地图绘制的实时方法。这个问题很难解决，因为距离测量是在不同的时间接收的，运动估计中的错误可能会导致结果点云的错误配准。迄今为止，可以通过离线批处理方法构建连贯的3D地图，通常使用回环来校正随时间的漂移。我们的方法实现了低漂移和低计算复杂度，无需高精度测距或惯性测量。获得这一性能水平的关键思想是通过两种算法来划分同时定位和建图的复杂问题，该问题寻求同时优化大量变量。一种算法以高频但低保真度进行里程测量，以估计激光雷达的速度（前端）。另
精选资源
loam_velodyne-master_noted_loam_loam加注释_slam_
10-03
本压缩包文件"loam_velodyne-master_noted_loam_loam加注释_slam_"显然包含了关于LOAM（Lidar Odometry and Mapping，激光雷达里程计与建图）算法的学习资源，特别是针对Velodyne激光雷达的数据处理。下面将详细介绍...
激光SLAM系统Fast LOAM (Lidar Odometry And Mapping)源码解析
秃头队长
12-22 3014
github地址：Fast LOAM (Lidar Odometry And Mapping) Fast LOAM提供了mapping和localization的两个节点，目前只使用其定位部分，以velodyne为例分析一下源码。 <node pkg="floam" type="floam_odom_estimation_node" name="floam_odom_estimation_node" output="screen"/> <node pkg="floam" t
使用velodyne-16进行SLAM(ALOAM, LeGO-LOAM, LOAM_velodyne)线下建图命令代码超详细教程
go_with_the_wind的博客
03-31 2337
总体流程 /home/ciro/vlp_ros_bag目录下存放 由VLP-16扫描的三个体育馆入口的点云 /home/ciro/catkin_ws/build下配置有A-LOAM(https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM), LeGO-LOAM(GitHub - RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM: LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odomet
【翻译】visual-lidar odometry and mapping: low- drift, robust, and fast
小刘鸭的私房菜
11-30 2921
作者：Ji Zhang and Sanjiv Singh 时间：2015/05 摘要 —— 在这里，我们提出了一个通用的框架，结合视觉里程计和激光雷达里程计在一个基本和第一原则的方法。该方法显示了在性能上的改进，特别是对aggressive motion的鲁棒性和temporary lack of visual features。所提出的在线方法从视觉里程计算开始，利用扫描激光雷达在高频率（high-frequency）、低保真度（low fidelity）下进行自运动估计（ego-motion）和点云记
loam_velodyne-master.zip
09-01
slam建图，三维点云地图，适合大场景，使用一个三维空间中运动的两轴激光雷达来构建实时激光里程计。
《Visual-lidar Odometry and Mapping: Low-drift, Robust, and Fast》论文阅读
avenger_fang的博客
03-22 669
【摘要】 在这里，我们提出了一个通用的框架，以结合视觉里程计和激光雷达里程计在一个基本和第一原理的方法。该方法在性能上有所改进，特别是在对剧烈性运动的鲁棒性和暂时缺乏视觉特征方面。所提出的在线方法从视觉里程计法开始，以估计自我运动，并在高频率但低精度度的扫描激光雷达上配准点云。然后，基于scan匹配的激光雷达里程计法同时精练了运动估计和点云配准。我们用在我们自己的实验中收集的数据集以及使用KITTI里程计基准来显示结果。我们提出的方法在平均平移和旋转误差方面在基准测试集上排名第1，相对位置...
LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time 论文阅读
最新发布
KrMzyc的博客
12-30 1750
提出了一种使用二维激光雷达在6自由度运动中的距离测量进行即时测距和建图的方法距离测量是在不同的时间接收到的，并且运动估计中的误差可能导致生成的点云的错误配准本文的方法在不需要高精度测距或惯性测量的情况下同时实现了低漂移和低计算复杂性关键思想是将同时定位和建图的复杂问题划分为两个算法一个算法以高频率进行测距，但精度较低，用于估计激光雷达的速度另一个算法以数量级较低的频率进行精准匹配和点云配准​激光雷达里程计进行粗略处理以估计较高频率的速度激光雷达测绘则执行精细处理以以较低频率创建地图。
【论文阅读】LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time
博客标题不能为空我也没办法
11-15 3597
最经典的激光SLAM框架之一，采用畸变校正修复速度带来的点云偏差，采用边点和面点进行位姿优化，没有回环检测的部分
LOAM_velodyne学习（四）
沧海一升的博客
07-18 4663
TransformMaintenance 来到了最后一个模块，代码不是很长，我们在看完代码之后，再详细说明这个模块的功能 依然主函数开始 int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "transformMaintenance"); ros::NodeHandle nh; //订阅了两个节点 ros::Su...
LOAM_velodyne学习笔记
weixin_43068882的博客
11-09 701
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/29719106?utm_source=qq&amp;amp;utm_medium=social&amp;amp;utm_oi=1039233414704160768 针对b情况，A点本是一个面点，在这个时候会被误认为成一个角点。对应代码中的内容为： 遍历所有点（除去前五个和后六个），判断该点及其周边点是否可以作为特征点位：当某点及其后点间的距离平方...
LOAM论文阅读
人无远虑，必有近忧
12-16 1220
本文提出一种实现激光雷达里程计与建图方法，使用6自由度的双轴激光雷达进行距离测量。问题的难点在于激光雷达的每一个点的时间戳都不同，运动估计的误差会影响激光点云的配准。目前相关的3D地图一般使用离线批处理方法构建，且使用闭环来较正漂移。本文在不需要高精度测量和惯性测量的情况下实现了低漂移和低计算复杂度。获取如此高性能的关键是把复杂SLAM问题拆分。SLAM需要同时优化大量的变量。用两种算法，其一对激光雷达的但低置信度的速度估计；另一个算法低频运行，完成点云的精细匹配与对准。它们共同实现了系统的实时运行。 ——
LOAM论文和程序代码的解读
热门推荐
robinvista的专栏
02-19 3万+
目的 　　LOAM是排名第一的状态估计和激光建图算法，本文分析它的特点，目的是了解它到底厉害在什么地方。 1　利用特征点 　　LOAM采用了特征点提取的策略，让点云帧与帧之间的匹配效率更高、准确度也更高。 　　下图中，绿色的点是velodyne 16线激光雷达的原始点云，扫描环境是笔者的卧室，大概就是一个长方体。图中红色的小圆球是提取出来的边缘点，蓝色的是平面点。可见，边缘点基本上位于房间的角落，...
SLAM论文粗译：3D Mapping with an RGB-D Camera
至绽至强的博客
12-06 1891
Ⅰ简介 摘要 在本文中，我们提出了一种新的绘图系统，可以使用RGB-D摄像机稳健地生成高精度的三维地图。我们的方法不需要其他传感器或里程计。凭借微软Kinect等低成本，轻量级RGB-D传感器，我们的方法适用于小型家用机器人，如真空吸尘器，以及四轮机等飞行机器人。此外，我们的系统还可以用于详细的三维模型的徒手重建。除了系统本身，我们对公开可用的基准数据集进行了全面的实验评估。我们分析和讨论了几......
配置与运行loam_velodyne资源包教程
loam_velodyne算法是一种流行的激光雷达里程计（LIDAR Odometry and Mapping）算法，由Zhang和Singh于2014年提出，其特点是高效、轻量级并且相对鲁棒。 首先，Velodyne激光雷达是一种被广泛使用的旋转激光雷达，...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值