激光SLAM算法学习(三)——3D激光SLAM
2023-06-13 09:11:03 时间
3D激光SLAM
1、3D激光SLAM的介绍 3D激光SLAM的输入: IMU数据 3D激光雷达数据 里程计数据
3D激光SLAM的输出: 3D点云地图 机器人的轨迹 or PoseGraph
2、3D激光SLAM的发展 3D激光SLAM的帧间匹配方法——点云配准算法 Point-to-Plane ICP Feature-based Method
3D激光SLAM的回环检测方法 Scan-to-Scan Scan-to-Map Branch and Bound & Lazy Decision
目前主流激光SLAM算法: 1、LOAM-纯激光,匀速运动假设,无回环。 2、V-LOAM-视觉激光融合、漂移匀速假设,无回环。 3、VELO-视觉激光融合,无运动畸变假设,有回环
3、3D激光SLAM的应用 数据的预处理: 轮式里程计的标定 不同系统之间的时间同步 激光雷达运动畸变去除
与视觉的融合: 3D激光雷达为视觉特征提供深度信息 视觉辅助激光雷达进行运动畸变去除 视觉辅助回环检测 视觉提供精确里程信息
激光SLAM中的问题: 1、退化环境(Degeneration Environment) 2、地图的动态更新(Map Update) 3、全局定位(Global Localization) 4、动态环境定位(Dynamic Localization)
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