loam中imu消除重力加速度的数学推导

LOAM源码解读之IMU重力补偿
本文深入解析LOAM激光雷达建图系统中IMU重力加速度补偿算法,通过欧拉角到旋转矩阵的转换,计算并消除IMU因重力产生的加速度偏差。

最近在看loam的源码发现里面有一段关于imu消除重力加速度的源码,刚开始看不明白后来终于搞清楚了,欢迎大家批评指正。

要理解这个问题首先得明白欧拉角到旋转矩阵的变换。。先上图

此图描述的是先绕X,再绕Y,再绕Z的欧拉角到旋转矩阵R的变换,请注意R是正交矩阵,即R乘R的转置为 E。
由于imu受重力的影响会挤压下表面从而产生一个向上的加速度,因此重力加速度的坐标在原世界坐标系下的坐标为[0,0,9.8],则根据坐标变换可知,[0,0,9.8]=R*[x,y,z],则重力加速度在imu坐标系下的坐标[x,y,z]为R的转置乘于[0,0,9.8]。

代进去乘得到[x,y,z]=[-9.8sin,9.8sincos,9.8cos*cos],符号不知道怎么打出来,大家自己算下,很简单。。。,再用总的imu加速度坐标相减即可。

loam 中imu消除重力的部分:
在这里插入图片描述

LeGO-LOAM是一种轻量级且地面优化的SLAM框架,其设计初衷是为了在嵌入式系统上实现实时六自由度姿态估计。IMU(惯性测量单元)作为提供短时间高频率运动数据的重要传感器,在LeGO-LOAM中发挥了关键作用[^4]。 ### IMU在LeGO-LOAM中的集成 1. **IMU数据的作用** IMU提供了加速度和角速度信息,能够在短时间内快速响应机器人的动态变化,尤其是在激光雷达数据可能受到干扰或稀疏的情况下,IMU数据能够补充机器人姿态估计的信息缺失。在LeGO-LOAM中,IMU数据主要用于辅助激光雷达进行姿态估计,并帮助提高定位的鲁棒性和精度[^2]。 2. **IMU与激光雷达数据融合机制** LeGO-LOAM采用了一个两步优化策略,将IMU数据与激光雷达提取的特征点(如边缘和平面特征)结合[^1]。具体而言: - 在第一阶段,利用IMU提供的短期高精度运动预测作为初始位姿估计。 - 在第二阶段,使用激光雷达提取的特征点与地图进行匹配,进一步优化该位姿估计。 - 这种方式有效地降低了纯激光雷达方法中可能出现的漂移问题,并提升了整体系统的稳定性[^3]。 3. **误差补偿与优化** IMU存在固有的偏差(bias)和噪声问题,这些误差会随着时间累积影响定位精度。为此,LeGO-LOAM通过因子图优化的方式对IMU的偏差进行了在线估计和修正。具体来说,IMU预积分因子被引入到因子图中,与其他因子(如激光雷达里程因子、GPS因子等)一起参与联合优化,从而实现对IMU偏差的实时校正[^3]。 4. **地平面分割与IMU辅助定位** LeGO-LOAM的一个显著特点是其对地面车辆的优化。在点云处理过程中,首先会对点云进行地平面分割,去除地面点后,保留的非地面点用于特征提取。这一过程减少了不必要的计算开销,并提高了特征提取的准确性。在此基础上,IMU数据用于提供初始姿态估计,进一步增强了地面车辆在复杂地形环境下的定位能力。 5. **实验验证与性能对比** 实验表明,LeGO-LOAM在结合IMU数据后,相比仅依赖激光雷达的LOAM方法,在减少计算成本的同时保持了较高的定位精度。特别是在KITTI数据集上的测试结果显示,加入IMU后,LeGO-LOAM在长距离运行中表现出更小的姿态估计误差,且在回环检测的支持下,能够有效消除累计误差[^2]。 ### 示例代码片段 以下是一个简单的示例代码片段,展示了如何在ROS环境中订阅IMU数据并将其用于LeGO-LOAM的定位流程: ```cpp #include <ros/ros.h> #include <sensor_msgs/Imu.h> #include <nav_msgs/Odometry.h> #include <tf/transform_broadcaster.h> class ImuHandler { public: ImuHandler() : nh_("~") { imu_sub_ = nh_.subscribe("imu_topic", 10, &ImuHandler::imuCallback, this); odom_pub_ = nh_.advertise<nav_msgs::Odometry>("odom", 10); } private: void imuCallback(const sensor_msgs::ImuConstPtr& msg) { // 提取IMU数据中的线加速度和角速度 double ax = msg->linear_acceleration.x; double ay = msg->linear_acceleration.y; double az = msg->linear_acceleration.z; double gx = msg->angular_velocity.x; double gy = msg->angular_velocity.y; double gz = msg->angular_velocity.z; // 使用IMU数据更新当前位姿估计 updatePose(ax, ay, az, gx, gy, gz); // 发布当前估计的位姿 publishOdometry(); } void updatePose(double ax, double ay, double az, double gx, double gy, double gz) { // 简单的积分模型,实际应用中应使用更复杂的滤波器或因子图优化 // 此处仅为示例,展示如何用IMU数据更新位姿 static ros::Time last_time = ros::Time::now(); ros::Time current_time = ros::Time::now(); double dt = (current_time - last_time).toSec(); // 更新角度 roll_ += gx * dt; pitch_ += gy * dt; yaw_ += gz * dt; // 更新位置(简化为匀速模型) x_ += ax * dt * dt / 2.0; y_ += ay * dt * dt / 2.0; z_ += az * dt * dt / 2.0; last_time = current_time; } void publishOdometry() { nav_msgs::Odometry odom; odom.header.stamp = ros::Time::now(); odom.header.frame_id = "odom"; odom.child_frame_id = "base_link"; // 设置位置 odom.pose.pose.position.x = x_; odom.pose.pose.position.y = y_; odom.pose.pose.position.z = z_; // 设置方向(从欧拉角转换为四元数) tf::Quaternion q = tf::createQuaternionFromRPY(roll_, pitch_, yaw_); odom.pose.pose.orientation.x = q.x(); odom.pose.pose.orientation.y = q.y(); odom.pose.pose.orientation.z = q.z(); odom.pose.pose.orientation.w = q.w(); // 设置速度(此处设为零) odom.twist.twist.linear.x = 0.0; odom.twist.twist.linear.y = 0.0; odom.twist.twist.angular.z = 0.0; odom_pub_.publish(odom); } ros::NodeHandle nh_; ros::Subscriber imu_sub_; ros::Publisher odom_pub_; double x_ = 0.0, y_ = 0.0, z_ = 0.0; double roll_ = 0.0, pitch_ = 0.0, yaw_ = 0.0; }; int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "imu_handler"); ImuHandler handler; ros::spin(); return 0; } ``` ###
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