
SLAM
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Travis.X
从事机器人、自动驾驶行业的研发工程师,不定期分享机器人、自动驾驶相关内容,感谢关注!
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【激光SLAM】Lego_loam使用教程
安装https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM运行roslaunch lego_loam run.launch 录制bagrosbag record -o out /laser_cloud_surround注意:out是bag文件名称,/laser_cloud_surround是录制的话题,le...原创 2019-04-18 11:15:18 · 9150 阅读 · 2 评论 -
【激光SLAM】不同2D激光SLAM方案对比
文章目录1. Gmapping2. Hector slam3. KartoSLAM4. Cartographer总结1. GmappingGmapping是应用最为广泛的2D slam方法,基于RBPF粒子滤波算法,先定位再进行建图。Gmapping在RBPF算法上做了两个主要的改进:改进提议分布和选择性重采样。 改进的提议分布不但考虑里程计的信息还考虑最近一次的观察(激光)信息可以使提议分布更加接近目标分布。选择性重采样通过设定阈值,只有在粒子权重发生变化超过阈值时才执行重采样从而大大减少了重采原创 2021-03-16 20:56:37 · 1513 阅读 · 0 评论 -
【激光SLAM】不同3D激光SLAM方案对比
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原创 2021-03-15 22:52:26 · 3623 阅读 · 1 评论 -
[激光SLAM]运行LIO-SAM时存在的一些问题
简介LIO-SAM是基于因子图构建的激光雷达惯性里程计,可以将大量的相对测量值、绝对测量值、回环等多种不同数据作为因子融入激光雷达惯性里程计系统中。IMU预积分的运动估计被用来去处激光雷达运动畸变,并为激光雷达惯性里程计的优化提供初值。获得的激光惯性里程计的结果反过来用作估计IMU的偏差。为了确保实时性与高性能,进行位姿优化时边缘化掉了一些旧的激光雷达数据,而不是将激光雷达点云与整个地图进行匹配。在局部范围而不是全局范围进行扫描匹配可以有效提高系统的实时性,选择性地引入关键帧和高效的滑动窗口也能提高实时性原创 2021-01-25 10:44:15 · 8860 阅读 · 13 评论 -
Velodyne 16线三维激光雷达
Velodyne 16线三维激光雷达VLP-16介绍16线激光雷达VLP-16是Velodyne公司出品的小型的3维激光雷达,保留了电机转速可调节的功能。实时上传周围距离和反射率的测量值。16线激光雷达VLP-16具有100米的远量程测量距离。精巧的外观设计使得安装非常方便。重量轻,只有830g,非常适合安装在小型无人机和小型移动机器人上。16线激光雷达VLP-16每秒高达30万个点数据...原创 2020-01-29 18:44:07 · 6847 阅读 · 1 评论