LIO-SAM跑KITTI

最新推荐文章于 2025-11-13 06:01:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-13 06:01:13 发布 · 2.3k 阅读 · 2 ·
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#slam

这篇博客记录了在运行过程中遇到的IMU（惯性测量单元）频繁发出大速度警告并重置预积分的情况。内容涉及传感器数据、运动学以及可能的解决策略，对于理解机器人定位系统或无人机导航系统的稳定性具有参考价值。

运行出现
[ WARN] [1641374242.433373896]: Large velocity, reset IMU-preintegration!
[ WARN] [1641374242.954969492]: Large velocity, reset IMU-preintegration!
[ WARN] [1641374243.953370316]: Large velocity, reset IMU-preintegration!
[ WARN] [1641374244.365513990]: Large velocity, reset IMU-preintegration!
问题

hellopopyee
关注
LIO-SAM：配置环境、安装测试、适配自己采集数据集
有待成长的小学生
09-06 6万+
Ubuntu 16.04 安装配置LIO-SAM，并适配自己采集的数据集
LIO-SAM_based_relocalization运行kitti回环序列并保存轨迹评估（二）——————kitti数据集的制作
想与你共饮冰的博客
11-12 4505
在Ubuntu20.04系统上LIO-SAM_based_relocalization跑KITTI数据集,kitti数据集简介和制作
LIO-SAM 提示imu large 地图乱飞的问题
qq_40805581的博客
04-21 1247
lio-sam 漂移
lio-sam-kitti
05-14
适配KITTI数据集
LIO-SAM KITTI适配：自动驾驶数据集的完整配置指南
gitblog_00921的博客
11-13 843
LIO-SAM（Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping）是一个实时激光雷达惯性里程计包，通过紧耦合激光雷达和IMU数据实现高精度的定位与建图。对于自动驾驶研究者和开发者来说，将LIO-SAM适配到KITTI数据集是一个重要的实践环节，本文将详细介绍完整的配置流程。 [![LIO-SAM系统架构](https://raw.gitcode.
kitti-lego-loam:使用KITTI数据轻松描述运行和评估Lego-LOAM
05-14
用于kitti数据集的LeGO-LOAM 该存储库包含LeGO-LOAM的修改后的代码，可通过kitti数据集运行和评估。 运行代码时，您将以KITTI地面格式获取LeGO-LOAM的轨迹结果，并且可以通过EVO-eval套件使用KITTI地面真实结果直接评估结果。 希望对您有所帮助，特别是对于那些不熟悉ROS和LOAM的用户。 相依性 （经靛蓝和动力学测试） （乔治亚州技术平滑和映射库，4.0.0-alpha2） wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/ cd ~/Downloads/gtsam-4.0.0-alpha2/ mkdir bu
使用开源激光SLAM方案LIO-SAM运行KITTI数据集，如有用，请评论雷锋
weixin_44528885的博客
01-19 1万+
LIOSAM运行KITTI数据集
lego_loam、lio_sam运行kitti(完成kitti2bag、evo测试)
小博的博客
03-30 1万+
记录编译运行流程、修改了保存位姿和轨迹代码、解决了evo 尺度、旋转对比不上的问题、kitti转tum格式、kitti2bag转换，lio位姿漂移等问题。
【实验】LIO_SAM在KITTI 08上运行
weixin_46670186的博客
03-09 2712
LIO_SAM在kitti08数据集上使用evo评估
LIO-SAM实测运行
Zlp19970106的博客
09-13 6567
文章目录
在Ubuntu20.04系统上LIO-SAM跑KITTI数据集和自己数据集代码修改
qq_39607707的博客
05-13 1万+
LIO-SAM跑KITTI数据集和自己数据集代码修改参考文献 参考文献 1、ubuntu18运行编译LIO-SAM并用官网和自己的数据建图(修改汇总） 2、LIO-SAM运行自己数据包遇到的问题解决–SLAM不学无数术小问题 3、使用开源激光SLAM方案LIO-SAM运行KITTI数据集，如有用，请评论雷锋 .........
lio_sam ros2 kitti2bag readme中数据集
07-19
lio_sam ros2 kitti2bag readme中数据集 实测2011_09_26_calib.zip无法解压，不过这个文件很小，其他两个还有有用的 也可以直接到这篇文章，亲测有效 https://blog.youkuaiyun.com/qq_36754438/article/details/113832911
为适配kitti数据集修改的lio-sam.zip
12-29
为适配kitti数据集修改的lio-sam.zip
LIO-SAM运行测试kitti数据集时遇到的问题
舒彬
12-14 2176
在已经顺利运行LIO-SAM之后再次运行时遇到关于gtsam的报错，几经周折，发现重新安装对应版本的gtsam到系统中即可解决问题（可能是在第一次成功运行之后配置系统环境的时改变了某些参数）
LeGO-LOAM跑KITTI数据集评估方法【代码改】
qq_39607707的博客
03-22 5110
评估 只需要轨迹信息，也就是时间戳，xyz和旋转四元数。可以只保存这部分的轨迹就可以。在LeGO-LOAM项目中mapOptmization.cpp文件，cloudKeyPoses6D中保存了一个点对应的位置信息和旋转信息。只需要将其中旋转的欧拉角转换为旋转四元数。 代码修改 将原有函数改为（参考ORBSLAM3轨迹的保存）： void visualizeGlobalMapThread(){ ros::Rate rate(0.2); while (ros::ok()){
LIO-SAM_based_relocalization运行kitti回环序列并保存轨迹评估（一）——————源码的分析
想与你共饮冰的博客
11-09 4459
LIO-SAM_based_relocalization是由哈尔滨工业大学GaoChao开发的基于lio-sam改版的机器人重定位系统，依赖于先验地图信息。笔者详细注释了核心代码的过程，并增加了tum格式的轨迹输出，评估了最后的结果。
LOAM、Lego-liom、Lio-sam轨迹保存，与Kitti数据集真值进行评估
weixin_62456310的博客
03-12 1万+
LOAM、Lego-liom、Lio-sam轨迹保存，与Kitti数据集真值进行评估
使用KITTI跑LIOSAM并完成EVO评价
wwtx的博客
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对于lio_sam使用kitti数据集，并利用evo进行评价
SLAM数据集（tum/kitti）轨迹对齐与结果评估
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逆水独流的博客
04-28 2万+
SLAM数据集的轨迹对齐与结果评估 SLAM是一个系统工程，最终的结果是一个实时的地图，因此我们需要对轨迹进行对齐和比对。在深蓝SLAM课程中，提供了ICP对齐的思路，来估计实际与模型的结果偏差。一些常见的数据集，如KITTI，TUM等，也提供了对齐工具和思路。 (1) tum数据集 1. 单目 建立评估文件夹，将得到的KeyFrameTrajectory.txt与数据集里面的groundtr...
sc-lio-sam 跑DCC01
最新发布
12-10
mkdir -p ~/sc-lio-sam-ws/src cd ~/sc-lio-sam-ws/src # 克隆 sc - lio - sam 代码 git clone https://github.com/your-repo/sc-lio-sam.git cd ~/sc-lio-sam-ws catkin_make source devel/setup.bash ``` #### ...
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