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Linux-IO Target(LIO SCSI Target)介绍(二)
使用targetcli创建loop Target和vhost Target 除了常见的SAN Target之外 Linux IO Target还支持两种特殊的Target loop和vhost 其中loop Target可以为本机模拟一个完
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lio
Livox SLAM(带LIO+闭环检测优化)
主题 xff1a Livox雷达LIO 43 闭环检测优化 开源地址 xff1a LiDAR SLAM 该开源为 Livox雷达实现了一个一体化且即用型的 LiDAR 惯性里程计系统 前端基于基于开源里程计框架LIO Livox获取里程计信
livox
Slam
lio
闭环检测优化
用rs_lidar雷达跑lio_sam
1 准备工作 imu绑定串口有线连接雷达并能用rviz显示雷达点云用两个imu标定包标定imu在完成第二步必要的工作后 xff0c 配置LIO SAM config 下的params yaml参数 xff0c 更改之前建议备份在旁边复制粘贴
LIDAR
lio
sam
LIO-SAM中的mapOptmization
前言 最近在学习LIO SAM源码的时候 xff0c 发现LIO SAM这套代码调用了比较多库的内置API xff0c 里面涉及的一些细节也比较多 xff0c 整个工程还是比较清晰的 xff0c 值得学习 xff01 LIO SAM这个框架
lio
sam
mapOptmization
运行LIO-SAM,[lio_sam_imuPreintegration-2] process has died,[lio_sam_mapOptmization-5] process has died
报错图例 解决办法 span class token builtin class name cd span usr local lib span class token function sudo span span class token
lio
sam
imuPreintegration
fast lio测试
fast lio2代码编译及运行 编译 fast lio2仓库地址 一 安装依赖 ubuntu18 43 ros环境下 xff0c pcl和eigen可默认使用ros自带版本 xff0c 所以只需安装 livox驱动包 livox ros
Fast
lio
lio-sam中雅克比推导
lio sam做的是scan map xff0c 点变到世界系下 xff0c 优化本帧在是世界系下的位姿 xff0c 和loam有所不同 符号 xff1a 本帧特征点云 xff08 相对机体系 xff09 P s c a
lio
sam
中雅克比推导
Faster-lio论文翻译
摘要 本文提出了一种基于增量体素的激光惯性里程计 xff08 LIO xff09 方法 xff0c 用于快速跟踪旋转和固态激光雷达 为了实现快速的跟踪速度 xff0c 我们既没有使用复杂的基于树的结构来划分空间点云 xff0c 也没有使用严
faster
lio
论文翻译
FAST-LIO论文翻译
摘要 本文提出了一个计算效率较高和鲁棒的激光 惯性里程计框架 我们使用基于紧耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将LiDAR特征点与IMU数据融合在一起 xff0c 以便在发生退化的快速运动 xff0c 嘈杂或杂乱环境中实现稳健的导航 为了在存在大量
Fast
lio
论文翻译
LIO-SAM论文翻译
摘要 我们提出了一个通过smoothing and mapping实现的紧耦合激光惯性里程计框架 xff0c LIO SAM xff0c 能够取得高精度 实时的移动机器人的轨迹估计和地图构建 LIO SAM基于因子图构建 xff0c 把多个
lio
sam
论文翻译
lio-sam中点云地图保存
在 src save map srv 中有如下的定义 float32 resolution string destination bool success 注意 下面指的是feedback xff0c 接下来看save map这个服务是如何
lio
sam
中点云地图保存
FAST-LIO, ikd-Tree, FAST-LIO2, FASTER-LIO论文总结
目录 一 FAST LIO 本文的三个创新点 xff1a FAST LIO框架 二 ikd Tree 三 FAST LIO2 四 FASTER LIO 一 FAST LIO FAST LIO三个创新点 xff1a 将IMU和雷达点特征点紧耦
Fast
lio
ikd
Tree
LIO2
Fast-lio个人总结
Lidar第一帧作为基坐标 1 lidar原始数据预处理默认不提取特征 xff0c 对原始数据间隔式 xff08 间隔3个点 xff09 降采样提取 2 imu初始化 惯性解算 误差分析 状态 协方差预测 3 Lidar与imu时间状态对齐
Fast
lio
个人总结
LIO-SAM ouster
1 ROS tested with Melodic sudo apt span class token operator span get install span class token operator span y ros span
lio
sam
Ouster
LIO-SAM-自采数据运行踩坑
一直觉得LIO SAM还是一个比较不错的激光雷达惯性里程计框架 xff0c 最近在使用自己的数据进行测试过程中出现了很多坑 xff0c 花费了一周多的时间才填平 xff0c 在此记录一下 前言 Ouster 128激光雷达数据Ouster内
lio
sam
自采数据运行踩坑
用rs_lidar雷达跑lio_sam
1 准备工作 imu绑定串口有线连接雷达并能用rviz显示雷达点云用两个imu标定包标定imu在完成第二步必要的工作后 xff0c 配置LIO SAM config 下的params yaml参数 xff0c 更改之前建议备份在旁边复制粘贴
LIDAR
lio
sam