slam planning
2022-11-27 18:37:47 5 举报
slam planning
作者其他创作
大纲/内容
pre-integration预积分
laserCloudFullResColor
得到初始点云地图,开始维护局部octomap
CurSurfPointCloud= Input
/laser_cloud_surf-2面点
/laser_cloud_surf-1面点
Sharp icp
scanRegistration特征点提取
laserCloudCornerFromMap
/velodyne_cloud_registered含有全部点的地图
initial pose初始位姿
/laser_cloud_sharp-2角点
laserCloudHandler()
CurSharpPointCloud= Input
segmentation点云分割
laserCloudFromMap
SlamWithoutRos
/livox_cloud-1全部的点云
/livox_cloud-2全部的点云
Sesync全局图优化
得到局部八叉树地图后开始进行搜索树的构建
/laser_cloud_sharp-1角点
Imu数据/imu
/laser_odometry融合后的位姿
have loop
LastSharpPointCloud= Input
点到面的icp
DBow/Kdtree
map
Y
laserCloudSurfArray
octomapsever
laserCloudCornerArray
laserCloudSurfFromMap
Optimize(Gtsam/isam/g2o/EKF)用图优化或者因子图或者卡尔曼滤波进行融合优化
laserCloudSurfLastHandler
N
imucallback()
Pose[curkey]----transform---Pose[prekey]
雷达数据 /livox/lidar
laserCloudFullResHandler
注意与激光雷达的时间同步(1:10)
sureCubeNumber通过位姿确定当前lidar在那个cube中
将最后优化后的地图传给后端的规划器
first frame?
lidar Odometry
点到线的icp
scan context
Surf icp
laserCloudCornerLastHandler
imu calibration(bias...)标定
LastSurfPointCloud = Input
afterMapPose
收藏
0 条评论
回复 删除
下一页