激光slam中,LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)系列具有舉足輕重的地位。下面的表格是近年來LOAM系列算法的匯總。
算法名稱 | 發(fā)表名稱 | 作者 | 備注 |
---|---|---|---|
LOAM | 2014 | Ji Zhang | 基于激光雷達(dá)而搭建的在ROS平臺(tái)下的SLAM系統(tǒng) |
A-LOAM | 實(shí)現(xiàn)了LOAM開源代碼,并做了部分優(yōu)化 | ||
LeGO-LOAM | 2018 | Tixiao Shan | 與IMU是松耦合 |
LlOM | 2019 | Haoyang Ye | 與IMU是緊耦合 |
LIO-SAM | 2020 | Tixiao Shan | LeGO-LOAM升級(jí)版,與IMU緊耦合 |
LeGo-Loam是基于ros系統(tǒng)框架的3D激光slam開源代碼。代碼簡潔,其中大量計(jì)算都是手動(dòng)推導(dǎo)出來,依賴庫相對(duì)較少,主要依賴gtsam進(jìn)行后端因子圖優(yōu)化。其中在前端里程計(jì)計(jì)算中,通過地面特征和線特征分開來計(jì)算機(jī)器人姿態(tài),減少計(jì)算量,提高前端計(jì)算效率。其系統(tǒng)框架如下圖:
相對(duì)于LOAM算法,LeGo-LAOM能夠進(jìn)行地面優(yōu)化,同時(shí)保證了輕量級(jí),也加入了回環(huán)檢測(cè)模塊。
相對(duì)于LOAM算法,LeGo-LAOM能夠進(jìn)行地面優(yōu)化,同時(shí)保證了輕量級(jí);也使用了Keyframe概念以及回環(huán)檢測(cè)位姿圖優(yōu)化的方式對(duì)后端進(jìn)行重構(gòu)。
對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域而言,LeGo-LOAM有非常廣泛的應(yīng)用,尤其是工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域,LeGo-LOAM一直都是應(yīng)聘者必須掌握的框架。
對(duì)于學(xué)術(shù)研究而言,LeGo-LOAM是激光SLAM的經(jīng)典框架,LeGo-LOAM源碼簡潔清晰,比LOAM算法的代碼可讀性要高很多。近幾年各頂會(huì)上的很多SLAM算法設(shè)計(jì)思想都潛移默化地受LeGo-LOAM的影響,對(duì)其的改進(jìn)思路相較于LOAM也比較多樣化。
如何高效學(xué)習(xí)LeGo-LOAM?
學(xué)習(xí)SLAM主要需要攻克三大難關(guān):
- 扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
- 對(duì)整個(gè)SLAM大框架及細(xì)節(jié)部分理解到一定深度
- 比較高度的編程能力
這三點(diǎn)都絕非易事,需要花很大的功夫,中間也有不少彎路要走。
對(duì)于初學(xué)者,推薦以下的學(xué)習(xí)路線:
- 先看一遍十四講入個(gè)門,不用看的太深入,應(yīng)為這會(huì)可能會(huì)有很多不明白的地方。
- 查閱相關(guān)的碩博論文、綜述論文,看看前人的工作部分,再找經(jīng)典的開源代碼過一遍。
- 學(xué)習(xí)框架:LeGo-LOAM 、LOAM/A-LOAM、Lio-Sam、cartographer等。= 可以嘗試做一些實(shí)際項(xiàng)目,邊做邊總結(jié)。
做好以上幾點(diǎn)基本都差不多了,但是自己學(xué)習(xí)總是會(huì)遇到很多困難。為此,我們與高級(jí)科學(xué)家弘毅學(xué)者一起研發(fā)了《深度剖析面向機(jī)器人領(lǐng)域的3D激光SLAM技術(shù)原理、代碼與實(shí)戰(zhàn)》課程,一方面是帶領(lǐng)大家入門基于LeGo-LOAM框架的3D激光SLAM技術(shù),另一方面是帶領(lǐng)大家掌握激光SLAM的學(xué)習(xí)方法。
LeGO-LOAM運(yùn)行效果展示:
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原文標(biāo)題:即將開課!3D激光SLAM,為什么要選LeGo-LOAM?
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