LOAM是 Lidar SLAM 中非常基础的框架之一,后面在此基础上又延伸 优化 出 一些 框架,比如 A-LOAM Lego-LOAM LIO-SAM 所以还是要好好研究下这个基础框架 本篇主要是论文和算法内容方面的解读 LOAM简介 LOAM 实现的功能:LOAM 实现 了 一种实时激光里程计并建图的算法,使用的硬件是一个三维空间中运动的两轴单线激光雷达. 两轴单线激光雷达,就是在水平方
差分进化算法是一种十分强大的黑盒子优化算法(也称无导数优化算法)黑盒优化是关于寻找一个函数的最小值 ,我们不知道他的解析形式,因此无法计算导数来最小化它,下图显示了DE算法如何在连续的步骤中逼近一个函数的最小值: 黑盒函数的优化在现实世界问题中非常常见,有些需要要优化的函数非常复杂(并且可能需要使用模拟器或外部软件进行计算)。对于这类问题,DE可以做出非常漂亮的结果,这就是为什么它在解决许多不
上一篇文章讲解了如何将激光雷达的sensor_msgs/LaserScan格式转换成pcl::PointCloud< pcl::PointXYZ>格式, 本篇文章将要讲解如何使用这个格式调用ICP算法进行相邻2帧雷达数据间坐标变换的计算. 1 ICP算法 迭代最近点(Iterative Closest Point, 下简称ICP)算法是一种点云匹配算法。 其求解思路为: 首先对于一幅
接下来的几篇文章,我将带大家使用PCL的ICP算法搭建出一个最简单的激光里程计,将涉及到PCL,TF,TF2等函数库,不会用不要紧,我将带着大家一步一步地学习。 由于我想搭的第一个激光里程计是通过ICP算法来实现,而ICP算法已经在PCL中实现好了,所以我们首先来看如何在ROS中引入PCL,并进行使用。 1 PCL PCL(Point Cloud Library)作为我们接触的第一个外部库,可见其
一、概述 在定位领域的几乎所有多传感器融合系统中,都有IMU存在,而且,IMU是定位系统的主线与核心(对此可能很多人并不同意,但是我仍然坚定地坚持这一观点)。 对于IMU参与的融合系统(无论是基于滤波还是基于优化),它的误差分析就既是核心内容,也是基础内容,是必须要掌握的。如果要简单解释,所谓融合,就是根据观测误差去反推状态误差,而误差分析就是给出观测误差与状态误差之间的关系,让这个“反推”不再是
1 简介 大部分视觉定位与建图(SLAM)算法假设环境中的物体是静态或者低运动的,对应用环境有严格的限制,这种假设影响了视觉SLAM系统在实际场景中的适用性,当环境中存在动态物体时,例如走动的人,反复开关的门窗等,都会给系统带来错误的观测数据,降低系统的精度和鲁棒性。因此,为了提高系统在动态环境下的性能,需要对动态区域经行检测与处理。 2018年发表在ROBOTICS AND AUTOMAT
我们这篇文章将对LIO-SAM中特征点提取的部分进行二维激光雷达下的实现。 实现的目的是为了熟悉激光雷达数据的处理方式,体验如何进行激光雷达数据处理,如何进行特征点提取。 LIO-SAM的项目地址为: https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM LIO-SAM的特征点提取部分与LOAM基本相同,只不过在算曲率值时的具体计算方式稍有不同。 1 特征点提取后的效果 我们
在之前做最小二乘法拟合车道线时,有时发现单线拟合不足以满足需求,这时候就需要分段线性回归模型解决该问题。 举一个简单的例子,在地球上任意一点温度(k)随高度(h)的变化: 上图显示了温度随高度()的变化。我们可以看到,温度的变化不是一条很好的直线。这在分析数据时产生了一些影响。例如,如果我们试图计算(),它给出的结果并不能准确地代表大气的不同层(或部分)的变化。 温度(K)随高度(m)和不同
前言 KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速
关于自动驾驶车道线拟合算法,常用的方法有B样条、三次样条插值、Ransac、最小二乘法等等,但是针对于高精度地图的车道线拟合,由于车道线坐标点已知,所以不需要有控制点进行约束,那么B样条贝塞尔曲线等都不太适合;三次样条插值曲线每两个坐标点都拟合一组参数,如果高精度地图为20cm一个点的画,那么100m的道路一条车道线就将有500组参数,对于性能是不乐观的;而Ransac更适用于散点拟合,对于已知的
终于到了写代码的阶段了,哈哈。 上一篇文章我们通过实验知道了雷达数据的各种性质,但是雷达数据在代码里是如何体现的呢? 本篇文章将通过新建一个ros的包来学习一下如何遍历雷达数据,以及如何对雷达数据进行处理。 首先说明一下我使用的代码环境: Ubuntu版本: 16.04.01ROS: kinetic 版本编程语言: C++IDE推荐: 目前我使用的是 VS code,其如何配置会在之后的文章中讲解
一、 概述 标定的本质是参数辨识。首先明确哪些参数可辨识,其次弄清怎样辨识。 参数包括陀螺仪和加速度计各自的零偏、标度因数、安装误差。 辨识就比较丰富了,如果让各位先不局限于标定任务,想一想你了解的辨识方法有哪些,常见的回答应该有这样几个: 1)解析法或最小二乘 2)滤波(kalman等) 3)梯度下降迭代优化 确实没错,标定里用的就是这些方法。这说明标定其实就是一个普通的参数辨识问题,它和你遇到
1、前言 学习课程: 《Intro to AI》Pieter Abbeel 《Reinforcement Learning》David Silver 《Deep Reinforcement Learning》Sergey Levine 参考论文和书籍: 《TensorFlow实战》 《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》 《Rein
现阶段乘用车在布建自动驾驶系统时,一方面需要高精度定位传感器感知自车运行状态及当前所在位置;另一方面采用高精度地图获取周边超视距信息,弥补传感器的不足。本文主要介绍高精度地图在配合自动驾驶控制系统工作时,需要将地图车道线信息传递给后端,以便规划控制系统对车辆行驶轨迹进行推算并进行横纵向控制。一般地,高精度地图常将车道线拟合成曲线方程,将方程参数传递给后端,常见的曲线拟合算法有:多项式曲线,样条曲线
介绍 最近要做激光雷达和相机的联合标定,我们使用相机进行二维图像上的object detection,激光雷达可以辅助测距,从而帮助我们判断物体相对于相机坐标系的位置。实现联合标定的框架主要有Autoware、Apollo、lidar_camera_calibration、but_velodyne,具体请参考:激光雷达和相机的联合标定。虽然这些框架已经帮我们实现了,但是框架对使用的雷达和相
最近在看orb-slam,orb-slam方案在slam领域的地位就不用说了,我花了三天大概理清了一下代码的逻辑和思路。具体的细节还没有仔细去看,由于本人也是刚刚学完高博的视觉slam十四讲,所以有一些地方有错误的还望批评指正。另外我参考的资料除了论文以外,还有在泡泡机器人上面找到的吴博和冯兵两位老师的视频以及PPT,非常感谢泡泡机器人这个平台,学习到了很多知识! 首先还是看论文里面的这幅图,当时
距离处理 去除掉非常近的点 Code /* 函数功能 :移除 过 近 的 点 可输入 cloud_in = cloud_out 这样就是处理一个点云,自身发生处理 参数1 输入点云 参数2 输出点云 参数3 阈值:距离 已通过测试 time 2020.6.28 jone */ template <typename PointT> //模板点云类型 可以适
为什么要做这个开源项目 1 我的SLAM接触史 1.1 硕士阶段 从17年3月开始接触SLAM,到现在已经3年了。虽然时间很长,但并不是所有时间都在单纯的搞SLAM。 17年3月,研一下学期的时候选的课题题目,基于SLAM的室内移动机器人导航技术研究。之前并没有接触过SLAM,ROS等等。就连c++都是16年研一上学期的时候学的(大一学过以后没再接触过)。从17年3月开始学ROS,开始了解SLAM
目录 1、仿真环境 2、安装功能包及其依赖 3、功能演示 ORB_SLAM是基于特征点的实时单目slam功能包,发布于2015年。翌年,作者又发布了支持Monocular(单目)、RGB-D(深度)、Stereo(双目)摄像头的ORB_SLAM2功能包。接下来演示功能包中的mono和rgbd两个算法的运行过程和效果,其中mono算法采用基于官方数据包的方式来运行,rgbd算法采用基于机器人仿
一、概念及意义 拿到一个IMU,首要任务是对其器件误差进行分析,包括陀螺仪的误差和加速度计的误差。由于陀螺仪与加速度计的误差特性类似,仅是测量的物理量含义不同,因此我们就以陀螺仪为准来介绍随机误差成分、原理及分析方法。加速度计的误差分析直接照葫芦画瓢就行。 陀螺仪的误差主要包括这样几项: 1. 量化噪声 量化噪声是数字传感器必然出现的噪声,我们通过AD采集把连续时间信号采集成离散信号,在这个过程中
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