DLC_LiDAR_SLAM 项目推荐

DLC_LiDAR_SLAM 项目推荐

DLC_LiDAR_SLAM :fire: :muscle: Official Project: A Robust and Effective LiDAR-SLAM System with Learning-based Denoising and Loop Closure (DLC-SLAM, TMECH-2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/DLC_LiDAR_SLAM

项目基础介绍和主要编程语言

DLC_LiDAR_SLAM 是一个基于 LiDAR 的 SLAM（同步定位与地图构建）系统，由 Kangcheng Liu 开发并维护。该项目的主要编程语言是 C++，结合了 ROS（机器人操作系统）框架，旨在为机器人提供一个鲁棒且高效的实时定位与地图构建解决方案。

项目核心功能

DLC_LiDAR_SLAM 项目的主要功能包括：

1. 学习型去噪（Denoising）：通过 D-Net 网络实现 LiDAR 数据的去噪，提高数据质量。
2. 闭环检测（Loop Closure）：利用 LC-Net 网络进行闭环检测，增强 SLAM 系统的全局一致性。
3. 紧耦合 LiDAR 惯性里程计（Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry）：结合 LiDAR 和 IMU 数据，提供高精度的实时定位。
4. 多平台支持：支持无人机（UAV）和无人地面车（UGV）等多种机器人平台。

项目最近更新的功能

DLC_LiDAR_SLAM 项目最近更新的功能包括：

1. Euclidean 距离基于的闭环检测搜索：增加了基于 Radius Search 的闭环检测搜索，提高了闭环检测的鲁棒性。
2. 优化结果更新：将闭环检测的优化结果更新到 FAST-LIO2 的当前帧位姿，并重构 ikdtree 以更新局部子地图。
3. GPS 先验因子添加：在 FAST-LIO-SLAM 的基础上，添加了 GPS 先验因子，增强了系统的全局一致性。
4. 地图和轨迹保存：通过 rosservice 命令保存地图和轨迹文件，便于后续分析和使用。

这些更新进一步提升了 DLC_LiDAR_SLAM 系统的性能和实用性，使其在复杂的大规模真实环境中表现更加出色。

DLC_LiDAR_SLAM :fire: :muscle: Official Project: A Robust and Effective LiDAR-SLAM System with Learning-based Denoising and Loop Closure (DLC-SLAM, TMECH-2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/DLC_LiDAR_SLAM