sc-lego-loam+ndt匹配

原创 已于 2022-11-16 22:14:43 修改 · 置顶 · 651 阅读 · 3 ·
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#c++ #自动驾驶 #算法

于 2022-11-16 22:12:22 首次发布
这篇博客记录了作者在实验室中使用Sc-Lego-Loam进行三维建图，并结合NDT匹配实现良好定位效果的过程。16线激光雷达展现出约15~20Hz的定位输出频率，超出了预期。完整代码已上传至Git仓库，可供参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

         记录一下实验室日常的生活，sc-lego-loam建图，使用ndt匹配，效果还是不错的，16线速腾，定位有个15~20hz输出（雀氏出乎我滴预料！）。全套代码已push到git仓库了。

 

【地图模块算法】三维全局地图的开源方案及对比--NDT、LOAM、LIO-SAM、ALOAM、FLOAM、Lego_loam、SC-Lego-LOAM
qq_35635374的博客
10-27 4148
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、使用NDT构建点云地图及定位的方法二、LOAM三、LIO-SAM四、ALOAM五、FLOAM六、Lego_loam七、SC-Lego-LOAM八、V-LOAM总结--3D的SLAM方案对比参考资料 前言 认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！ 本文先对**三维全局地图的开源方案及对比–NDT、LOAM、LIO-SAM、ALOAM、FLOAM
激光SLAM框架LeGO-LOAM: 一款全面解析与编程实践
YOLO_CODE的博客
08-12 510
LeGO-LOAM的核心思想是将扫描匹配和优化问题拆分成两个独立的子问题，并通过迭代求解的方式得到最佳的解。具体而言，LeGO-LOAM首先进行扫描匹配，通过匹配两帧之间的点云数据，估计机器人在短时间内的运动。之后，在匹配的基础上，LeGO-LOAM采用非线性优化方法求解机器人的位姿和地图。本文详细介绍了激光SLAM框架LeGO-LOAM的原理和算法，并给出了相应的源代码示例。它通过利用激光雷达的扫描数据，实时地估计机器人在未知环境中的位置和姿态，并同时构建机器人周围的环境地图。
【激光SLAM】不同3D激光SLAM方案对比
xiewf的博客
03-15 3734
文章目录NDT_MappingLOAM算法Lego_LOAMSC-Lego-LOAMALOAMFLOAMLIO-SAMBALM其他总结 NDT_Mapping 使用日本名古屋大学和Tier IV主导的全栈开源自动驾驶系统Autoware提供的Mapping模块。 关于NDT原理详细的数学推倒,请参考AdamShan的博客无人驾驶汽车系统入门（十三）——正态分布变换（NDT）配准与无人车定位 或直接参考原论文The Normal Distributions Transform: A New Approac
【亲测免费】 推荐一款实时LiDAR SLAM神器：SC-LeGO-LOAM
gitblog_00026的博客
05-17 796
推荐一款实时LiDAR SLAM神器：SC-LeGO-LOAM 在机器人定位导航领域，LiDAR SLAM（光检测和测距的同步定位与建图）是核心技术之一，它使无人设备能够在未知环境中精准定位和构建地图。今天，我们向您推荐一个集成创新算法的开源项目——SC-LeGO-LOAM，它将Scan Context与LeGO-LOAM完美结合，实现高效、实时的SLAM解决方案。 项目介绍 SC-LeGO-LO...
ROS实战之定位建图——SC-LeGO-LOAM
weixin_36485032的博客
07-04 5823
ROS实战之定位建图——SC-LeGO-LOAM目录安装方法结果参考资料 目录 从安装方法、简单改进等方面阐述最近的工作，并分享经验。 安装方法 开发环境：ubuntu16.04+ROS Kinetic 准备好环境依赖：PCL、GTSAM。PCL源码安装比较麻烦，虽然apt安装有所不足，但一般的项目足够，目前为止，我的使用经验来看是足够的，建议非必需且系统不纯净的可以先apt安装，节省时间。PCL和VTK版本对应关系要注意，我的是pcl1.7+vtk6.2，二者都是apt安装方法，不赘述 //如何查看
SC-Lego-LOAM建图与ndt_localization的实车实现
hooksten的博客
05-11 1099
再选择rviz里面的 2D Pose Estimate，选定车辆的初始姿态（一切使用预先构建的地图进行配准定位的方法都需要提供初始姿态,在工业界的实践中,这一初始姿态通常是通过 gnss 获得,本文中我们简化这一步,在 Rviz 中手动指定初始姿态, Rviz 中设定的初始姿态通常会被默认发送至 /initialpose topic 上）播放完后ctrl+c结束后就能在map文件夹中自动保存地图的pcd文件。以上是git链接，直接编译即可。所建的地图：（转为栅格地图）
经典激光雷达SLAM系统：LeGO-LOAM
CV_Autobot的博客
10-01 3207
作者|密斯特李 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/511968459点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【IROS2022】获取IROS2022所有自动驾驶方向论文！0、引子上期文章介绍了F-LOAM，它重点针对LOAM计算效率问题进行了优化，旨在不影响精度的情况下尽量缩减...
sc-a-loam红色轨迹回环漂移
最新发布
06-17
SC-A-LOAM可能是基于LOAM（LidarOdometryandMapping）的改进版本，比如SC-LeGO-LOAM，它涉及scancontext用于回环检测。从系统级指令中，我需要：-所有行内数学表达式使用$...$格式。-独立公式使用$$...$$格式并单独...
自动驾驶学习之建图
qq_33971022的博客
12-30 1738
目录建图算法选择 建图算法选择 在Autoware中提供的构建点云地图的算法是ndt_mapping,属于比较基础的算法，速度会比较慢(没有GPU加速的情况下)，最近几年LOAM系列的算法比较火，我周围做SLAM的同学推荐我试试LeGO_LOAM ...
ROS实战之重定位——NDT
weixin_36485032的博客
07-04 4487
ROS实战之重定位——NDT目录安装方法绘制轨迹结果参考 目录 安装方法 拷贝到工作区，编译，运行，环境依赖同上一篇，Ubuntu16.04+ROS Kinetic+PCL+GTSAM，在运行前将要加载的点云地图放到map目录下，并命名为kaist02.pcd cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/irapkaist/SC-LeGO-LOAM.git cd … catkin_make source devel/setup.bash roslaunc
A-LOAM/LOAM/Lego-LOAM/SC_Lego_LOAM实时构建3d点云地图与2d栅格地图（octomap）
studentu的博客
07-28 7934
本篇文章旨在快速让读者实现运行LOAM系列3D激光SLAM算法并实时构建3d点云地图与2d栅格地图。废话不多说，直接开始~ 首先说明我们要用到的3D点云地图转2D栅格地图的工具是octomap，附上高博教程链接octomap。 接下来就开始了： 第一步：安装octomap： #安装octomap sudo apt-get install ros-melodic-octomap-ros sudo apt-get install ros-melodic-octomap-server #安装octo
SC-LEGO-LOAM 扩展以及深度解析
lovely_yoshino的博客
05-28 8413
前言 本作者在16年大学开始接触ROS后，逐步向着机器人建图导航方面扩展，尤其是对激光雷达方向比较感兴趣，目前打算针对近阶段的SC-LEGO-LOAM进行分析讲述。从ScanContext和Lego LOAM两个部分进行分析阐述。一方面也是记录自己的学习成果，另一方面也是帮助他人一起熟悉这篇20年的经典文章。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/348281520 LOAM系列发展 LOAM LOAM作为该系列的鼻祖，在前几年kitti数据集中常年霸占榜首，文中的作者所写的代码由于可读
Ubuntu20.04下运行LOAM系列：A-LOAM、LeGO-LOAM、SC-LeGO-LOAM、LIO-SAM 和 LVI-SAM
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zardforever123的博客
07-02 2万+
在我第一篇博文Ubuntu 20.04配置ORB-SLAM2和ORB-SLAM3运行环境+ROS实时运行ORB-SLAM2+Gazebo仿真运行ORB-SLAM2+各种相关库的安装的基础环境下跑通A-LOAM首先已经按照上一篇文章已经安装好了ROS noetic、Eigen3.4.0、OpenCV4.2.0和PCL1.10，A-LOAM在Github的开源地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM。接下来根据代码要求，需要安装Ceres，另外环境的变
镭神16线激光雷达跑SC-LeGo-LOAM算法
luoganttcc的博客
10-30 2047
由于镭神C16的驱动中对点云强度的定义是uint8_t类型,LOAM能接收的是float32类型，并且LOAM在运行时是根据采集的点云不停的计算来估计自身位置的，所以如果点云强度不匹配，会出现坐标轴baselink漂移的现象。（注意：由于没有惯导，在LOAM运行时，如果雷达前方出现不规则快速运动的物体，比如拿书快速扫，雷达坐标系都会出现漂移现象，所以建议利用传感器来获取位置信息，这是最稳妥的方法）。首先，要注意的是SC-LeGo-LOAM和16线雷神激光雷达源码的版本不一样，源码也可能稍有区别。
无人驾驶算法学习（九）：LeGo-LOAM激光雷达定位算法
蒋成的博客
06-27 1万+
文章目录1.文章解读1.1引言1.2分割点云（Segmentation）1.3分割点云（Segmentation） 1.文章解读 1.1引言 代码下载 论文下载 LeGo-LOAM是一种轻型、地面优化的激光雷达测程测图方法，用于实时六自由度姿态估计。LeGO-LOAM是轻量级的，因为它可以在低功耗的嵌入式系统上实现实时的姿态估计。 系统接收来自3D激光雷达的输入并输出6个DOF姿势估计。 整个系统...
室外3D建图定位（三）Lego-Loam的深入调试篇
qq_34672671的博客
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这篇博客主要是一些调试中踩的坑及验证过的东西，防止大家重复进行。 1.GTSAM使用篇 调试在原有的Lego-loam中Gtsam框架上添加3维里程计的BetweenFactor约束 1.1 给初值 1.2 给方差 double lidarVar[6] = {1e-4, 1e-4, 1e-4, 1e-2, 1e-2, 1e-2}; Vector6 << lidarVar[0], lidarVar[1], lidarVar[2], lidarVar[3], lidarVar[4], lidarVa
关于lego-loam的总结（一）
qq_31775031的博客
04-23 7342
最近在测试legoloam的时候，总是会碰到雷达坐标系剧烈漂移的情况，即使现实中雷达静止，在rviz中的显示也漂移的很厉害。建的地图也十分糟糕。 那么雷达的坐标为什么会漂移，雷达的位置信息是如何计算和确定的？在我想要加入imu，试图通过订阅imu话题来取代雷达的位置信息时，我发现全部代码中，IMU的句柄函数只有两个，且未被使用。继续查找，我发现雷达的位置信息 发布被写在了featureAssociation中的PublishOdometry函数中，具体变量为transform数组！ ...
LeGo-LOAM激光雷达定位算法源码阅读(一)
蒋成的博客
07-09 7026
文章目录1.引言 1.引言 论文解读:无人驾驶算法学习（九）：LeGo-LOAM激光雷达定位算法 原论文：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM/blob/master/Shan_Englot_IROS_2018_Preprint.pdf LeGO-LOAM在LOAM的基础上增加了回环检测,它分别由点云分割、特征提取、激光里程计、激...
无人驾驶学习笔记-LeGO-LOAM 算法源码学习总结
学之知之的博客
06-05 6401
三维slam lego-loam 源码解析 ，特征提取，激光里程计，回环检测。
SC-LEGO-LOAM evo
03-26
### SC-LEGO-LOAM Evo GitHub Project Documentation SC-LeGO-LOAM 是由 KAIST 开源的一个激光雷达里程计和建图框架，它结合了 Scan Context 和 LeGO-LOAM 的优点[^3]。SC-LeGO-LOAM 主要用于处理 LiDAR 数据并实现高效的 SLAM 功能。而 SC-LeGO-LOAM Evo 则是对该框架的一种改进版本或者特定应用扩展。 以下是关于 SC-LeGO-LOAM Evo 可能涉及的内容及其相关文档说明： #### 1. **项目背景** SC-LeGO-LOAM Evo 很可能是基于原始 SC-LeGO-LOAM 进一步优化后的版本，可能针对某些硬件设备（如 Ouster 或 Velodyne 激光雷达）进行了适配，并增强了算法性能。其核心功能仍然围绕着 LOAM 家族的核心思想展开——通过特征提取、匹配以及姿态估计完成实时定位与地图构建[^2]。 #### 2. **安装指南** 对于 SC-LeGO-LOAM Evo 的安装过程，可以参考以下步骤： - 修改 `utility.h` 文件中的雷达参数以适应所使用的传感器型号。 - 如果需要运行实际机器人上的系统，则可以在配置文件中调整 RVIZ 显示设置，例如注释掉不必要的可视化话题[^4]。 #### 3. **代码结构分析** 类似于其他 LOAM 类型的项目，SC-LeGO-LOAM Evo 的主要模块通常包括以下几个部分： - **Feature Extraction**: 提取边缘和平面点作为关键特征[^1]。 - **Pose Estimation**: 使用 ICP (Iterative Closest Point) 方法或其他优化技术来计算当前帧的姿态变化。 - **Global Map Management**: 构建全局地图并通过回环检测消除累计误差。 #### 4. **依赖项** 为了成功编译和部署 SC-LeGO-LOAM Evo，需确保满足以下依赖条件： - ROS (Robot Operating System): 推荐使用 Melodic 或 Noetic 版本。 - PCL (Point Cloud Library): 处理三维点云数据的关键库。 - Eigen: 数学运算支持。 如果遇到任何依赖缺失的情况，请按照官方文档指示逐一解决。 #### 5. **测试环境搭建** 建议在 Ubuntu 虚拟机或真实物理机器上创建独立的工作空间来进行调试。具体操作如下所示： ```bash mkdir -p ~/sc_lego_loam_ws/src && cd ~/sc_lego_loam_ws/src git clone https://github.com/YourRepoNameHere/sc-lego-loam-evo.git . cd .. catkin_make source devel/setup.bash roslaunch sc_lego_loam system_real_robot.launch ``` 上述命令假设您已经克隆了正确的仓库地址；请替换为实际项目的 URL。 ---
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