LIO-SAM 项目推荐

LIO-SAM 项目推荐

【免费下载链接】LIO-SAM LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping 【免费下载链接】LIO-SAM 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LIO-SAM

1. 项目基础介绍和主要编程语言

LIO-SAM 是一个开源的实时激光雷达惯性里程计(Lidar Inertial Odometry)项目,由 Tixiao Shan 开发并托管在 GitHub 上。该项目的主要编程语言是 C++,并且基于 ROS(Robot Operating System)框架进行开发。LIO-SAM 通过紧密耦合激光雷达和惯性测量单元(IMU)数据,实现了高精度的实时定位和地图构建。

2. 项目核心功能

LIO-SAM 的核心功能包括:

  • 实时激光雷达惯性里程计:通过紧密耦合激光雷达和 IMU 数据,实现高精度的实时定位和地图构建。
  • 因子图优化:使用因子图优化技术,结合激光雷达里程计因子、IMU 因子以及 GPS 因子,提高系统的鲁棒性和精度。
  • 多传感器融合:支持多种传感器数据的融合,包括激光雷达、IMU 和 GPS,以提高系统的整体性能。
  • 实时性能:系统设计为实时运行,能够在实际应用中提供稳定的定位和地图构建服务。

3. 项目最近更新的功能

LIO-SAM 最近的更新功能包括:

  • 支持 ROS2 实现:在 ROS2 分支中提供了 ROS2 版本的实现,使得项目能够更好地适应未来的 ROS 生态系统。
  • 支持 6-轴 IMU:通过 liorf 分支,项目现在支持 6-轴 IMU,扩展了 IMU 的选择范围。
  • 改进的点云去畸变:优化了点云去畸变算法,提高了点云数据的处理效率和精度。
  • 更多的数据集支持:增加了对更多数据集的支持,包括 Ouster、Livox Horizon 和 KITTI 等,方便用户进行测试和验证。

LIO-SAM 是一个功能强大且不断发展的开源项目,适用于需要高精度实时定位和地图构建的应用场景。

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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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