lio-sam执行流程
时间: 2023-09-26 18:12:45 浏览: 54
1. 获取输入:LIO-SAM算法的输入包括点云数据、IMU数据以及激光雷达和IMU之间的时间戳信息。
2. 预处理:对输入数据进行预处理,包括点云去噪、点云分割、IMU预积分等。
3. 建图:使用分布式SLAM算法对激光雷达的点云数据进行建图,得到一个全局地图。
4. 优化:使用非线性优化算法对全局地图进行优化,得到一个更加精确的地图。
5. 定位:使用IMU数据进行运动估计,然后使用激光雷达数据在地图上进行匹配,得到当前机器人的位姿估计。
6. 循环检测:通过检测机器人的轨迹是否与已有轨迹重合,来判断是否存在循环闭合,进而进行地图的更新和优化。
7. 输出结果:输出机器人的位姿估计和地图信息,供机器人进行导航和路径规划。
相关问题
lio-sam算法流程
Lio-Sam算法是一种用于图像处理的算法,主要用于在图像中提取边缘信息。其流程如下:
1. 灰度化:将彩色图像转化为灰度图像。
2. 高斯滤波:对灰度图像进行高斯滤波,以平滑图像并去除噪声。
3. 梯度计算:计算每个像素点的梯度值和方向。
4. 非极大值抑制:遍历每个像素点,如果其梯度值不是该方向上的最大值,则将其值设为0。
5. 双阈值处理:将梯度值分为强边缘和弱边缘两个阈值,强边缘保留,弱边缘根据其是否与强边缘相连来决定是否保留。
6. 边缘跟踪:将保留的弱边缘根据其是否与强边缘相连来决定是否保留,最终得到边缘图像。
该算法主要是通过梯度信息来提取边缘,通过非极大值抑制和双阈值处理来过滤掉噪声和弱边缘,最终通过边缘跟踪来得到准确的边缘信息。
lio-sam代码运行流程
lio-sam代码运行流程如下:
1. 首先,Lio-Sam会读取程序代码并对其进行词法分析,将代码分解成词法单元。
2. 接下来,Lio-Sam会将词法单元转化成语法树,这个语法树描述了程序的结构和语义。
3. Lio-Sam会对语法树进行语义分析,验证程序的正确性,包括类型检查和作用域检查等。
4. 如果程序没有错误,Lio-Sam会将语法树转化成中间代码,这个中间代码是一种与硬件无关的形式,可以被翻译成不同的汇编代码。
5. 最后,Lio-Sam会将中间代码转化成机器代码,并将其加载到内存中执行。在执行过程中,Lio-Sam会跟踪程序的状态,包括变量的值和程序执行的位置等。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)