LVI-SAM-Easyused：简化配置，提升效率

最新推荐文章于 2024-12-03 20:43:48 发布
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LVI-SAM-Easyused：简化配置，提升效率

LVI-SAM-EasyusedLVI-SAM for easier using (更简单的使用LVI-SAM的方法)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lv/LVI-SAM-Easyused

项目介绍

LVI-SAM-Easyused 是一个基于 LVI-SAM 的开源项目，旨在简化原始 LVI-SAM 的外参配置过程，使其更加用户友好。通过本项目，用户仅需配置 LiDAR 和 IMU 之间的外参（T_imu_lidar）、Camera 和 IMU 之间的外参（T_imu_camera），以及 IMU 本身的属性（绕着哪个坐标轴逆时针旋转输出正的欧拉角），即可在不同的设备上运行 LVI-SAM。

项目技术分析

LVI-SAM-Easyused 主要对原始 LVI-SAM 的外参配置进行了优化和简化。原始 LVI-SAM 的外参配置较为复杂，而本项目通过提供简化的配置文件和明确的配置指南，大大降低了使用门槛。此外，项目还更新了 LIO-SAM 的版本，修复了原始代码中的 bug，增强了系统的鲁棒性。

项目及技术应用场景

LVI-SAM-Easyused 适用于多种场景，包括但不限于：

  • 自动驾驶：在自动驾驶系统中，精确的定位和地图构建是关键。LVI-SAM-Easyused 可以提供高精度的定位和地图构建功能。
  • 机器人导航：在机器人导航领域，LVI-SAM-Easyused 可以帮助机器人实现精确的室内外导航。
  • 无人机定位：无人机在复杂环境中的定位也是一个重要应用场景，LVI-SAM-Easyused 可以提供稳定的定位服务。

项目特点

  • 简化配置：通过简化外参配置，用户可以更快地在不同设备上部署 LVI-SAM。
  • 增强鲁棒性：更新了 LIO-SAM 版本，修复了原始代码中的 bug，提高了系统的稳定性。
  • 多数据集支持：项目提供了在多个数据集上的测试和运行指南，方便用户在不同环境下进行测试和应用。
  • 中文注释：代码中包含了中文注释，便于国内开发者理解和使用。

结语

LVI-SAM-Easyused 是一个极具实用价值的开源项目，它不仅简化了配置过程，还增强了系统的鲁棒性。无论是在自动驾驶、机器人导航还是无人机定位等领域，LVI-SAM-Easyused 都能提供强大的支持。如果你正在寻找一个高效、易用的定位和地图构建解决方案，不妨试试 LVI-SAM-Easyused。

希望这篇文章能够帮助你更好地了解和使用 LVI-SAM-Easyused 项目。如果你有任何问题或建议，欢迎在项目仓库中提出。

LVI-SAM-EasyusedLVI-SAM for easier using (更简单的使用LVI-SAM的方法)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lv/LVI-SAM-Easyused

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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激光视觉惯导SLAM系统（LVI-SAM）是一个紧耦合的SLAM系统，它结合了激光传感器、视觉传感器和惯性测量单元（IMU）的数据，实现了高精度的定位和地图生成。LVI-SAM是一种高度集成的激光视觉惯导SLAM系统，它通过融合激光传感器、视觉传感器和惯性测量单元（IMU）的数据，实现了高精度的定位和地图生成。本文介绍了LVI-SAM系统的原理，并提供了相应的源代码示例。后端则负责优化地图的建模和路径的估计。下面是一个简化的LVI-SAM系统的源代码示例，包括前端、后端和位姿优化模块的关键部分。
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《论文阅读》LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping
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留个笔记自用 LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping 做什么 Monocular Visual Odometry单目视觉里程计 相机在运动过程中连续两帧之间会存在overlap，即会同时观测到三维世界中的某些场景以及特征点。而这些场景特征点会投射到2D图片上，通过图片的对齐或者特征的匹配，可以找到前后图片上特点或patch的对应关系。利用相机的成像几何模型（包括相机参数）以及约束，可
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编译环境：ubuntu20.04+ros noetic + opencv 4.2.0 + gtsam4.0.3 + Ceres2.0.0（一定要注意版本信息，我复现的时候更换了三次的gtsam的版本，ceres-solver的版本也是进行了更换）解决办法：cmake/HandleEigen.cmake 在if(GTSAM_USE_SYSTEM_EIGEN)之前加入set(GTSAM_USE_SYSTEM_EIGEN ON)重新编译。问题原因：ceres-solver版本问题2.2.0，降低版本2.0.0。
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摘要 本文提出了一个紧耦合的雷达视觉惯导SLAM系统，可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。LVI-SAM构建在因子图之上，并且由两个子系统组成：一个视觉惯导系统和一个激光惯导系统。这两个子系统利用紧耦合的方法，视觉惯导的系统利用激光惯导的估计来做初始化。视觉惯导系统利用激光雷达的测量给视觉特征提供深度来提升精度。同时激光惯导系统利用视觉惯导的估计值作为初值来做帧的匹配。利用视觉做闭环检测，把检测的结果给激光惯导系统来做优化。当激光惯导和视觉惯导子系统的一个失败的时候LVI-SAM仍然可以工作，这极大的提
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原因：运行结束，对roslaunch执行ctrl+c后，进程会执行rosspin()后面的程序，在一定时间内程序没有执行完毕，进程会强制退出，并抛出escalating to SIGTERM错误。解决方法：将./config/KITTI_camera.yaml中图像尺寸改为相应运行序列的图像尺寸。原因：KITTI_camera.yaml中的转换矩阵参数的问题(解决方法：暂无(哪位大佬有解决方法私信我啊！)+相机和IMU不同步+IMU初始化参数？原因：不同序列的sync中图像的尺寸不同。
lvi-sam 导航
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04-03
<think>好的，我现在需要帮助用户查找与LVI-SAM相关的导航、使用教程和资源网站。首先，我需要确认用户提到的LVI-SAM是什么，以及有哪些现有的资源可以推荐。根据用户提供的引用信息，有三个相关的项目，分别是LVI-SAM-Easyused、LVI-SAM_detailed_comments和原始论文的引用。 首先，我应该检查每个引用的内容。引用[1]是LVI-SAM-Easyused，这个项目旨在简化LVI-SAM的使用，可能包含安装步骤和使用指南，适合刚入门的用户。项目地址在GitCode，用户可能需要访问这里获取基础教程和配置帮助。接下来是引用[2]，即LVI-SAM_detailed_comments，这个项目可能包含代码的详细注释，适合希望深入理解算法实现的开发者。最后，引用[3]是原始论文，介绍了LVI-SAM的核心技术，适合理论研究的用户。 用户的需求是导航、使用教程和资源网站。导航可能指如何开始使用LVI-SAM的步骤指南，或者相关的工具链。使用教程方面，需要推荐详细的步骤说明，可能包括环境配置、运行示例和参数调整。资源网站可能包括GitHub/GitCode仓库、论文链接、社区讨论等。 接下来，我需要确定是否有其他资源未被提及。例如，除了用户提供的三个引用，是否还有官方文档、视频教程、博客文章或论坛讨论？由于用户没有提到这些，可能需要建议他们搜索额外的资源，或者关注相关社区。 然后，我需要组织回答结构。首先推荐现有的三个资源，说明每个资源的特点和适用场景。然后，提供分步骤的使用指南，可能包括安装依赖、克隆仓库、编译、运行示例等。接着，建议其他资源获取途径，如GitHub、知乎、优快云等平台。最后，生成相关问题，帮助用户进一步探索。 需要确保回答符合用户的要求：结构清晰，分步骤，引用正确。同时，检查是否遗漏了关键信息，比如项目地址是否正确，是否有最新的更新需要注意。另外，提醒用户注意版本兼容性和依赖安装问题，因为这类项目通常对环境配置要求较高。 最后，生成的相关问题需要围绕LVI-SAM的配置、优化、与其他系统的比较等，帮助用户深入使用。</think>以下是与LVI-SAM相关的导航、使用教程及资源整理： ### 一、核心资源导航 1. **LVI-SAM-Easyused** - 项目定位：简化原版LVI-SAM部署流程，提供开箱即用的配置方案 - 包含内容： - 预配置的Docker环境 - ROS参数优化文件 - 多传感器标定工具链 - 操作步骤： 1. 克隆仓库：`git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lv/LVI-SAM-Easyused` 2. 安装依赖：`./install_dependencies.sh` 3. 启动示例：`roslaunch lvi_sam run.launch` [^1] 2. **LVI-SAM_detailed_comments** - 项目特点： - 逐行代码注释（涵盖特征提取、因子图优化等模块） - 算法流程图解 - 关键公式推导（如IMU预积分模型：$$ \Delta v_{ij} = \int_{t_i}^{t_j} R_t^{b_k} (a_t - b_a^t) dt $$）[^2] 3. **原始论文资源** - 核心理论： - 激光-视觉-IMU紧耦合框架 - 基于滑动窗口的因子图优化 - 故障检测与恢复机制[^3] ### 二、分步骤使用教程 1. **环境配置（Ubuntu 20.04+ROS Noetic）** ```bash # 安装ROS依赖 sudo apt-get install ros-noetic-geographic-msgs # 创建catkin工作空间 mkdir -p ~/catkin_ws/src ``` 2. **传感器标定（以Livox雷达为例）** - 相机-IMU标定：使用Kalibr工具 - 激光-相机外参标定：采用棋盘格联合标定法 3. **运行实时建图** ```bash # 启动传感器驱动 roslaunch livox_ros_driver livox_lidar.launch # 启动LVI-SAM roslaunch lvi_sam lvi_sam.launch ``` ### 三、扩展资源推荐 | 平台类型 | 典型资源 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | 代码仓库 | GitHub搜索"LVI-SAM"（注意查看Star数量>500的项目） | | 视频教程 | B站搜索"LVI-SAM完整部署教程"（观看量>1万的教程） | | 技术解析 | 知乎专栏《多传感器融合SLAM技术解析》 | | 故障排查 | ROS Answers论坛搜索"LVI-SAM point cloud misalignment" |
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