Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
LOAM_velodyne学习(三)
终于到第三个模块了 我们先来回顾下之前的工作 点云数据进来后 经过前两个节点的处理可以完成一个完整但粗糙的里程计 可以概略地估计出Lidar的相对运动 如果不受任何测量噪声的影响 这个运动估计的结果足够精确 没有任何漂移 那我们可以直接利用
LOAM
Slam
保存并查看Lego-Loam的三维点云地图
Loam的安装及运行方法可以参考 https blog csdn net qq 36396941 article details 82973772 本文提供ROS wiki http wiki ros org loam velodyne上无
LEGO
LOAM
保存并查看
三维点云地图
SC-Lego-LOAM解析(下)
回环检测是一个相对独立的模块 xff0c 这里再开一篇专门说明 前面两篇已经说过 xff0c 先对点云做了预处理 xff0c 然后进行连续帧之间的匹配即激光odom xff0c 然后是scan to map匹配 xff0c 并保存关键帧的位
LEGO
LOAM
SC-Lego-LOAM解析(中)
上回说到经过连续帧间匹配 xff0c 激光odo给出来一个位姿估计 xff0c 但是是存在不断的误差的积累的 xff0c 需要与绝对的参考 xff08 地图 xff09 进行匹配 xff0c 以及进行回环检测和全局位姿优化 这也是正是map
LEGO
LOAM
SC-Lego-LOAM解析(上)
文章目录 正文imageProjectionfeatureAssociationFeature Extraction 正文 SC Lego LOAM实际上应该并不对应某一篇特定的论文 xff0c 而是韩国KAIST在github开源的代码
LEGO
LOAM
LOAM进行点云地图创建
3D激光点云数据处理入门 xff08 一 xff09 使用LOAM进行点云地图创建 LOAM 原理简述topic关系算法分析算法伪代码 LOAM 建图实践创建你的 ROS Workspace下载LOAM Package下载数据包运行 LOA
LOAM
进行点云地图创建
A-LOAM学习
A LOAM学习 一 kittiHelper cpp二 scanRegistration cpp三 laserOdometry cpp四 laserMapping cpp 一 kittiHelper cpp 本代码旨在实现 将kitti数据
LOAM
A-LOAM学习
A LOAM学习 一 复现1 1 Ubuntu 和 ROS1 2 Ceres Solver1 3 PCL 二 下载A LOAM三 下数据集 一 复现 1 1 Ubuntu 和 ROS A LOAM 1 2 Ceres Solver span
LOAM
velodyne运行Loam_velodyne过程记录
刚拿到手的3D激光雷达 xff0c 运行一下试试 xff08 1 xff09 loam velodyne环境配置 cd catkin ws src git clone https github com laboshinl loam velo
Velodyne
LOAM
过程记录
LeGo-LOAM 跑通与源码学习
论文链接 xff1a https www researchgate net LeGO LOAM 源码仓库 xff1a https github com RobustFieldAutonomyLab LeGO LOAM 本人注释 xff1a
LEGO
LOAM
跑通与源码学习
A-LOAM源码阅读
LOAM 论文地址 xff1a https www ri cmu edu pub files 2014 7 Ji LidarMapping RSS2014 v8 pdf A LOAM地址 xff1a https github com HKU
LOAM
源码阅读
在用robosense的rslidar(16线)运行lego-loam遇到的问题总结
在将rslidar通过github上开源的工具包转换成velodyne的点云格式后 运行测试lego loam时遇到了关于kdtree的报错问提 pcl KdTreeFLANN setInputCloud Cannot create a K
robosense
rslidar
LEGO
LOAM
遇到的问题总结
运行LeGO-LOAM
参考 链接 xff1a https blog csdn net weixin 39754100 article details 112186264 https blog csdn net NEU Ocean article details
LEGO
LOAM
loam中imu消除重力加速度的数学推导
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 xff0c 刚开始看不明白后来终于搞清楚了 xff0c 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 xff0c 再绕Y x
LOAM
IMU
消除重力加速度的数学推导
激光雷达 LOAM 论文 解析
注意 xff1a 本人实验室买的是Velodyne VLP 16激光雷和 LOAM 论文中作者用的不一样 xff0c 在介绍论文之前先介绍一下激光雷达的工作原路 xff0c 这样更容易理解激光雷达的工作过程 xff0c 其实物图如下图1所示
LOAM
激光雷达
SLAM会议笔记(四)Lego-LOAM
LeGO LOAM Lightweight and Ground Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain Abstract 提出一种轻量级的ground optimi
Slam
LEGO
LOAM
会议笔记
SLAM会议笔记(三)V-LOAM
Visual lidar Odometry and Mapping Low drift Robust and Fast Abstract 提出了一种新的使用激光雷达里程计和视觉里程计的框架 xff0c 提升了表现 xff0c 特别是在剧烈运
Slam
LOAM
会议笔记
SLAM会议笔记(一)LOAM
LOAM Lidar Odometry and Mapping in Real time ABSTRACT 将复杂的SLAM问题分离为两个算法 xff0c 一个高频低精度的运动估计 xff0c 另一个低一个数量级的点云匹配和配准算法 REL
Slam
LOAM
会议笔记
lego-loam加入imu数据建图,使用自己的数据集建图
配置lego loam教程 https blog csdn net qq 35102059 article details 122671432 spm 61 1001 2014 3001 5501 激光雷达与imu的外参标定教程 https
LEGO
LOAM
IMU
数据建图
使用自己的数据集建图
LEGO-LOAM(LOAM)部分公式推导---未完待续
一 featureAssociation相关推导 1 xff09 帧间匹配雅可比矩阵推导 首先明确LEGO LOAM中 xff0c 运动坐标系 xff08 符合右手系 xff09 的设置为 xff1a 因此对于平面运动来说 xff0c 影响
LEGO
LOAM
部分公式推导
未完待续
1
2
»