LEGO-LOAM代码
时间: 2024-01-03 20:04:23 浏览: 30
LeGO-LOAM是一种基于激光和IMU数据的SLAM算法,它在保持与LOAM相同的精度的同时大大提高了速度。LeGO-LOAM的代码结构可以在GitHub上找到(https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM)。该存储库包含了修改后的LeGO-LOAM代码,可以使用KITTI数据集来运行和评估算法。运行代码时,您可以得到LeGO-LOAM的轨迹结果,并且可以使用KITTI地面真实结果通过EVO-eval套件来评估结果。
相关问题
lego-loam算法代码
LEGO-LOAM算法的代码可以在GitHub上找到,以下是LEGO-LOAM的GitHub链接:https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM。
在这个链接中,您可以找到LEGO-LOAM算法的完整代码,包括ROS节点、C++代码和参数文件等。这个代码库还提供了一些演示数据集供您测试和验证算法的性能。如果您有C++和ROS开发经验,您可以下载并运行代码,也可以根据您的需求进行修改和优化。
请注意,LEGO-LOAM算法是一个开源项目,由Robust Field Autonomy实验室开发和维护,根据BSD 3-Clause许可证开放源代码。在使用和修改代码时,请遵守许可证规定。
lego-loam伪代码
以下是LEGO-LOAM算法的伪代码:
1. 初始化
a. 订阅点云信息和IMU信息
b. 初始化位姿估计器
c. 初始化地图
d. 初始化激光里程计和IMU里程计
2. 点云预处理
a. 降采样点云
b. 过滤无用点云
c. 提取特征点
3. 帧间匹配
a. 使用特征点进行帧间匹配
b. 使用匹配点云计算位姿变换
4. 帧内优化
a. 使用特征点进行帧内优化
b. 使用匹配点云计算位姿变换
c. 进行位姿优化
5. 更新地图
a. 将点云转换到全局坐标系下
b. 将点云插入到地图中
6. 发布位姿
a. 将位姿信息发布出去
7. 重置
a. 当地图大小达到阈值或者机器人运动距离达到阈值时,重置地图和位姿估计器。
注:以上是LEGO-LOAM算法的基本流程,具体实现细节可能会有所不同。