视觉-雷达-惯导SLAM
视觉-雷达-惯导SLAM
本文参考知乎Alvin一路向东的《由粗到精学习LVI-SAM》专栏 1.为什么会产生畸变 与相机不同,相机的曝光时间都很短,每一帧之间的时间间隔很短,而且上一帧最后一个像素与当前帧第一个像素也没有连续关系,通常不考虑...
(九)lvi-sam源代码阅读7 lidar_odometry mapOptmization.cpp laserInfoHandler 对该回调函数的一些零散的分析: 关键成员变量 历史关键帧位姿:cloudKeyPoses3D cloudKeyPoses6D 当前帧位姿:...
#include "lvi_sam/cloud_info.h" // Velodyne // 这里的Velodyne是激光雷达的一种,下面的Ouster也是激光雷达的一种,不过Ouster更适合在无人驾驶的汽车上面使用 // 下面是定义的结构体 struct PointXYZIRT ...
本篇文章来对图优化内容进行解析。...#include "lvi_sam/cloud_info.h" #include <gtsam/geometry/Rot3.h> #include <gtsam/geometry/Pose3.h> #include <gtsam/slam/PriorFactor.h> #
(十四)lvi-sam源代码阅读12 —— visual_loop阅读5 visual_loop loop_detection_node 1 继续上次的分析,回到loop_detection_node文件中,loopDetector将项目中预置的二进制字典集加载了进来并进行了初始化。 之后...
LVI-SAM(Large-Scale Visual Indoor SLAM)是一种用于室内环境的视觉SLAM系统。要在Ubuntu上运行LVI-SAM,你需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你的Ubuntu系统已经安装了必要的软件和库。这些软件包括CMake...
LVI-SAM算法是一种通过融合激光雷达、视觉和惯性测量单元(IMU)数据来进行紧耦合的激光雷达-视觉-惯性里程计估计的方法。它通过平滑和建图的方式来提高估计的精度和鲁棒性。 优点: 1. 紧耦合的融合:LVI-SAM算法...
lvi-sam是一个SLAM系统,它的轨迹输出路径通常是以ROS的消息格式发布到一个ROS话题中。具体来说,lvi-sam会发布一个geometry_msgs/PoseStamped类型的消息,该消息包含了当前机器人在世界坐标系下的位姿信息(位置和...
LVI-SAM(Lagrangian-Variable-Inverse Sensor and Actuator Model)算法是一种基于优化和估计的视觉SLAM算法,其主要优点包括: 1. 高精度:LVI-SAM算法能够实现高精度的位姿估计和地图构建,可以用于各种应用,如...
在上一章,我们大致把visual_odometry的main函数过了一遍,把节点在生成回调函数之前的准备工作介绍了一遍。我们已经大致了解了节点的输入和输出。其实,通过上一章的分析,可以发现,这个节点和我之前分析的visual_...
该框架由两个关键子系统组成:视觉-惯性系统(VIS)和激光雷达-惯性系统(LIS)。视觉惯性系统处理图像和 IMU 测量值,激光雷达测量值为可选项。视觉里程测量是通过最小化视觉和 IMU 测量的联合残差获得。...
论文地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「LVI-SAM」,即可直接下载。我相信很多人对激光视觉惯导融合的系统都是这样设计的,但是最难的是把自己的想法保质保量的实现出来。我们做不到但是...
这些技术可以通过lvi-sam中的滤波器或其他库(如PCL)来实现。 2. 参数调整:lvi-sam中有许多参数可以调整,如图像匹配算法的参数、优化器的参数等。尝试调整这些参数,以找到更好的参数组合,可以减少点云抖动的...
我的环境。
关于运行LVI-SAM上遇到的问题
标签: c++
LVI-SAM搭配GTSAM4
上一blog,我们分析了LVI-SAM中的其中一个回调函数`lidar_callback`。通过上一blog,我们已知了`lidar_callback`通过订阅了lidar的消息,并通过处理,获得了升读信息,然后会把带有深度信息的点图,放入到共享内存中...
所有CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX改为cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX。所有CV_RGB2GRAY改为cv::COLOR_RGB2GRAY。在ubuntu20系统自带的是opencv 4.2.0。CMakeLists.txt中的。下载:4.1.0版本的。使用鱼香ROS的方法。
对于imageProjection这部分,主要功能就是去畸变,...和featureExtraction相同的头文件,这里不做过多的介绍,可以去lvi_sam/cloud_info.h里面看看作者团队定义了一些啥变量。 结构体 // Velodyne // 这里的Velodyne
标签: ubuntu
对LVI-SAM中,lidar_odometry/utility.h进行分析,为后面的代码分析打下基础。
灰度摄像机: Point Grey Flea 2 (FL2-14S3M-C) ×2 (10 Hz,resolution: 1392×512 pixels, opening: 90◦ ×35◦),彩色摄像机: Point Grey Flea 2 (FL2-14S3C-C) ×2 (10 Hz,resolution: 1392×512 pixels, opening:...