文件目录代码1、kittiHelper.cpp2、scanRegistration.cpp3、laserOdometry.cpp4、laserMapping.cpp5、lidarFactor.cpp参考代码1、kittiHelper.cpp/* * @Author: your name * @Date: 2020-09-18 09:28:16
原创
2023-03-06 00:28:12
363阅读
一、前言LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想，可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法，以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。二、LOAM算法2.1 系统整体架构LOAM主要包含两个模块，一个是Lidar
转载
2022-10-11 19:33:24
700阅读
1. 安装固定版本，ubuntu 18.04 64位。 1）镜像下载，从官网获取：官网中有替代下载，耗时20min多。 2）虚拟机安装：
原创
2024-01-11 07:38:32
173阅读
1. ubuntu 非虚拟机安装：百度都有，重复的东西就不再占用信息资源了。 注：ubuntu小白初安装完，记得更换软件源。该操作网上很多说明，也不再赘
原创
2024-01-11 07:38:25
213阅读
安装OpenCV如果是OpenCV3.4.1，那么其路径就是 /user/local/libsudo vim /opt/ros/melodic/share/cv_bridge/cmake/cv_bridgeConfig.cmake改掉第96行安装ROS安装Ceres Solver安装 PCL安装 livox_ros_driverroslaunch livox_ros_driver livox_li
原创
2023-01-16 07:29:32
126阅读
1.安装的代码https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM https://github.com/cuitaixiang/LOAM_
原创
2022-08-20 00:00:31
109阅读
点击上方“3D视觉工坊”干货第一时间送达作者丨paopaoslam编辑丨玉玺，lionheart，志勇摘要 LOAM算法作为3D激光SLAM的经典之作，在实际应用中以其优异的效果得到广泛认可与应用。在LOAM算法的基础上，学术界又不断创新，发表并开源了一系列LOAM算法的改进版，在此专题我们将为读者逐一介绍。作为专题的开篇，我们先简单汇总了LOAM系算法的特点，
转载
2022-07-29 06:38:03
615阅读
LOAM的源码主要分为预处理（scanRegistration提取特征点）、la
原创
2022-08-17 10:57:19
194阅读
@目录
一、安装PCL二、安装GTSAM
2.1 下载gtsam源码2.2 依赖编译
三、安装SC_LeGO_LOAM
一、安装PCL二、安装GTSAM2.1 下载gtsam源码git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git2.2 依赖Boost >= 1.43 (Ubuntu: sudo apt-
转载
2020-07-14 14:32:00
353阅读
2评论
一些需要注意的点：1、remap的正确使用方法：在launch文件中，要在对应的node标签下使用remap标签才能将source_
原创
2023-03-04 00:21:17
121阅读
前言：LOAM和单线激光雷达的hector算法比较像，都可以在无IMU数据的情况下
原创
2023-05-01 16:29:10
414阅读
0. 前言最近无事，在想着做一些工作。正好碰巧看到了yuanguobin01作者写的
原创
2023-02-06 15:49:32
1507阅读
lego-loam 同步构建2d栅格导航地图 3d点云预处理keypose保存根据闭环条件更新2d map构建和2d map总结 基于目前移动机器人的应用可知，目前3d slam存储的主要为点云地图，由于其特征点比2D激光器数据更加丰富，因此用于后期的定位具有更好的抗干扰性和鲁棒性。但是用于导航的基本路径规划功能，目前仍主要依赖于2d栅格地图。 其中16年开源的cartographer的3d
转载
2024-04-18 16:56:04
456阅读
方案名称核心特点优势适用场景原始LOAM开创性工作，解耦设计里程碑意义学术研究，历史了解A-LOAM代码重构，依赖优化库
生物特征不能被改变，不能被撤销——它们永远存在。如果有人得到它们(这是迟早的事)，我们就完了。例如，现在我们使用指纹解锁手机，同时我们将手机作为大多数在线服务的通用“第二因素”，包括某些情况下的电子银行，欺诈正在发生(或已经发生)。正如布鲁斯·施奈尔在一次演讲后结果足以彻底废弃这些系统，并让各种指纹生物识别公司卷铺盖走人另一方面，生物特征识别并不那么有用，也不那么令人愉快——只需输入PIN就可以了
转载
2024-04-23 10:02:25
16阅读
BGDbatch gradient descent，batch梯度下降。在训练中,每一步迭代都使用训练集的所有内容。用全量数据集去计算梯度，迭代参数。优点: 由于每一步都利用了训练集中的所有数据,因此当损失函数达到最小值以后,能够保证此时计算出的梯度为0,换句话说,就是能够收敛.因此,使用BGD时不需要逐渐减小学习速率缺点: 由于每一步都要使用所有数据,因此随着数据集的增大,运
转载
2023-12-11 20:27:57
20阅读
相比于A-LOAM，LEGO-LOAM引入了地面优化，前端计算更加轻量。LEGO-LOAM总体思路与ALOAM基本相同，主要创新如下：1 将原始点云投影为距离图像，并区分“地面点/分割点”，随后提取特征点2 对相同类型的特征点进行匹配3 加入iSAM2进行闭环检测Segmentation模块将地图点到传感器的距离作为像素值，三维点云转化为二维点云。以VLP-16为例标记地面点和非地面点，其在垂直方
转载
2024-01-08 14:42:22
431阅读
前言本作者在16年大学开始接触ROS后，逐步向着机器人建图导航方面扩展，
原创
2023-02-06 15:51:35
1201阅读
LeGO-LOAM 是LOAM算法的一个演进版本，专为地面移动机器人设计，核心解决了A-LOAM在计算效率、嘈杂环境稳定性（如草丛、树叶
