Cartographer中对激光雷达运动畸变的处理方法分析

最新推荐文章于 2025-09-10 00:51:25 发布
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cartographer 代码思想解读（9）- 激光雷达畸变矫正
jiajiading的博客
09-28 3005
cartographer 代码思想解读（9）- 激光雷达畸变矫正 本节为cartographer前端匹配算法中最后一个核心算法实现内容，下节将会这9节内容串起来构成cartographer中2dslam的前端总体接口local_trajectory_builder_2d类。此节激光矫正具体实现就是在local_trajectory_builder_2d实现的，单独列出来进行分析。是因为至今我使用的SLAM从未进行过矫正考虑，是因为室内机器人速度较低，同时雷达采用性能较好雷达，则可做简单的假设，认为影响较少。
Cartographer多传感器融合方案：IMU与激光雷达数据协同
gitblog_00924的博客
09-10 1133
在同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）领域，单一传感器往往难以应对复杂环境下的定位需求。激光雷达（LiDAR）能够提供高精度的环境点云数据，但易受运动畸变影响；惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）可提供高频运动状态估计，却存在漂移累积问题。Cartographer作为Google开源的实...
[cartographer疑问系列] 8. lidar数据类型解析 + 多lidar数据时间对齐操作+运动畸变去除
yaoyaoqiekenaoo的博客
11-25 1862
一、lidar数据类型解析 1. bag包发布的lidar数据 数据的类型是：ros中激光雷达的消息类型 sensor_msgs/LaserScan Message header.timestamp : 该帧激光的time; 是获取第一束激光的时刻。但是cartographer中，设置为获取最后一束激光的时刻。 然后转为所需的数据结构： { time; // 该帧激光数据的时间； PointCloudWithIntensities;//点云数据 } // 以下是类型..
Cartographer——多传感器融合及点云运动畸变去除
qq_25646217的博客
08-18 3277
1.传感器数据传入算法的过程 图中虚线框内重载了对激光雷达、IMU、里程计数据的添加操作。各传感器数据结构请参考cartographer_ros，剥离ROS前对这层外壳有深刻的理解，如需讲解请留言。 2.真正开始处理传感器数据 如图，AddSensorData处，重载了对三类set集合的传感器数据（雷达、IMU、里程计）的处理。上图为Imu和里程计数据的处理，下面着重介绍雷达数据的处理过程。 3.算法处理雷达数据的过程 很显然，2DSLAM的重点就在mapping/inte...
(02)Cartographer源码无死角解析-(30) LocalTrajectoryBuilder2D::AddRangeData()→激光雷达运动畸变较正
江南才尽江南山，年少无知年少狂！
11-24 1415
/ Step: 1 进行多个雷达点云数据的时间同步, 点云的坐标是相对于tracking_frame的 auto synchronized_data = range_data_collator_ . AddRangeData(sensor_id , unsynchronized_data);//判断同步的点云数据是否为空， //通常在多雷达传感器中，expected_sensor_ids_ 数据没有到齐。//表示数据已经添加到数据整理器的缓存中。}
激光雷达运动畸变处理方法与建图效果提升
文件标题为“speed0.266Trun1.7z”，描述提到的是针对激光雷达运动畸变的处理方法，而具体的任务是分析Cartographer的处理原理并进行适配，以提升建图效果。标签标明了“算法”，这可能意味着整个分析会涉及到算法...
cartographer中激光雷达数据预处理
weixin_44088154的博客
02-15 1137
第一帧数据到来时，这一帧数据会全部使用，此时的current_end就是end，第二帧数据到来时，current_start就是之前的current_end，若是时间戳没有重合的现象，那么从current_start到end数据是包含了所有的start到end的数据，这时数据也会全部使用。处理第二帧数据的时候，overlab_begain等于上一帧的end，这时候，第二帧点云的ranges.begain<overlap_begain，就会抛出Droped点的警报，然后将重合的部分删除。
ROS2激光雷达数据处理中运动畸变补偿
最新发布
10-02
首先，用户的问题是关于ROS2激光雷达数据处理的运动畸变补偿方法。用户提供了几个引用，我必须参考这些引用来回答问题。引用包括： - 引用[1]：描述了一个ROS下的开源包 `2d_lidar_undistortion`，用于解决2D激光...
去除激光雷达运动畸变
05-20
1去除激光雷达运动畸变 2结合ROS库,pcl库 3包含2个ros包
cartographer 模块篇1 激光数据处理
qq_42700518的博客
05-11 1655
传感器数据处理1、激光数据处理1.1 原始点云处理1.2 点云去畸变1.3 滤波 1、激光数据处理 1.1 原始点云处理 1.2 点云去畸变 首先, 获取该帧第一个激光点的时间戳, // 得到第一个点的时间戳 const common::Time time_first_point = time + // 第一帧时间 common::FromSeconds( synchronized_dat
Benewake(北醒) TF03雷达485版本Modbus协议在西门子PLC S7-200上的运用
zoran_wu的博客
04-07 2212
本指导书主要目的是协助客户快速在SEMISENS PLC上能够快速使用我司的TF03 485版本的雷达。本指导书只提供雷达和SEMISENS PLC的建立通讯指导和初级运用。本指导书的LAD(梯形图)程序只供客户参考。产品型号：TF03 RS485-RS232版本产品名称：TF03激光雷达产品型号：S7-200 SMART CPU 模块标准CPU模块：ST40详细请到官方下载说明书设定初始位逻辑常开，第一次运行时后闭合。
cartographer代码学习笔记-local_trajectory_builder_2d 前端处理-运动畸变较正
weixin_28683491的博客
12-05 278
运动畸变矫正
Cartographer源码阅读---点云数据的预处理
qq_41663016的博客
05-05 2075
上面参数传递, 函数调用一层一层的, 一开始看很难看懂, 真的需要自己仔仔细细捋一捋, 在这简单做个总结, 总结一下点云数据预处理中坐标的转换第一步: 进行多个雷达点云的时间同步, 此时点云的坐标是相对于tracking_frame的初始点云坐标为(10, 8)第二步: 预测出每个点云的时间戳, 通过位姿推测器推测出tracking frame 在local坐标系下的坐标.第三步: 去除运动畸变, 方法是将tracking_frame的hit坐标转化成local坐标系下的坐标。
谷歌cartographer使用速腾聚创3d激光雷达转二维数据进行2d建图
bluewhalerobot的博客
08-14 3522
原链接: https://community.bwbot.org/topic/525 谷歌cartographer_ros请参考这篇安装教程：http://community.bwbot.org/topic/136/google激光雷达slam算法cartographer的安装及bag包demo测试 1. 数据包准备 本文建图将采用普通的2d 雷达数据，结合IMU和里程计数据进行2d建图。2...
cartographer（8）点云匹配
chilian12321的博客
03-24 1911
1.处理点云数据LocalTrajectoryBuilder2D::AddRangeData /** * @brief 处理点云数据, 进行扫描匹配, 将点云写成地图 * * @param[in] sensor_id 点云数据对应的话题名称 * @param[in] unsynchronized_data 传入的点云数据 * @return std::unique_ptr<LocalTrajectoryBuilder2D::MatchingResult> 匹配后的结果 .
（四）cartographer算法用于调试的参考解读
南北粉面馆
04-07 3103
cartographer是一个复杂的系统，要想调试它首先需要对其内部工作原理有较好的理解，这篇文章试图给出cartographer各个子系统直观的概览还有它们的配置参数。如果你对cartographer非常感兴趣，建议看看这篇文章，虽然它只介绍了2D-SLAM，但是它严格的介绍了我们这里将要介绍的每一个概念，当然这些概念同样适用于3D-SLAM。 W. Hess, D. Kohler, H. Ra...
Cartographer源码阅读02-local_trajectory_builder.cc(1)-前端匹配
one_skr的博客
07-21 1167
承接上文,本文我们进行local_trajectory_builder2d.cc的阅读,这部分代码主要是激光数据,IMU,里程计等数据加入函数的实现,这部分的功能是实现前端匹配.
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