3D激光雷达SLAM开源算法
时间: 2025-01-22 08:29:03 浏览: 28
3D 激光雷达 SLAM 开源算法 GitHub 项目实现
LOAM (Lidar Odometry and Mapping)
LOAM 是一种广泛使用的激光雷达里程计和建图方法,能够提供高精度的姿态估计和地图构建。该算法通过特征提取(边缘和平面),并利用这些特征来优化位姿变换矩阵[^2]。
GitHub 地址: https://github.com/laboshinl/loam_velodyne
// loam_velodyne/src/laserOdometry.cpp 中的部分代码片段
void LaserOdometry::process(const CloudData& cloud_data){
// 特征点提取逻辑...
}
LeGO-LOAM
LeGO-LOAM 是轻量级版本的 LOAM,在保持较高定位精度的同时降低了计算复杂度。此方案特别适合于资源受限设备上运行实时应用。它采用环形缓冲区存储历史帧数据用于闭环检测,并且引入了基于几何约束的地图更新机制。
GitHub 地址: https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM
// lego_loam/src/keyframe_process.cpp 的部分代码展示
bool KeyFrameHandler::addKeyFrame(KeyFrame* kf_ptr, const Eigen::Matrix4f &pose_matrix){
// 添加关键帧到全局地图中...
}
LIO-SAM
LIO-SAM 结合了激光雷达惯导融合技术,实现了更加鲁棒可靠的三维环境感知能力。除了基本的功能外,还支持多传感器同步以及动态物体剔除等功能特性。其核心在于使用因子图框架来进行状态估计,从而提高了系统的整体性能表现。
GitHub 地址: https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM
// liosam/include/liosam/mapper.h 文件中的函数定义
class Mapper {
public:
void addPointCloudWithPose(PointCloudPtr point_cloud_ptr, Vector3d position, Quaterniond orientation);
};
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