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原创 LOAM: LiDAR Odometry and Mapping In Real Time源码解析(一)

LOAM作为3D激光SLAM算法中的一项里程碑式工作,是很多3D激光SLAM算法初学者读的第一份开源代码。本博客将详细解析由港科大沈老师组的Shaozu Cao复现的A-LOAM,并简单分享一下个人关于LOAM算法优缺点的分析。

2020-07-23 14:59:07 3025 1

原创 LOAM: LiDAR Odometry and Mapping In Real Time源码解析(二)

LOAM:LiDAR Odometry and Mapping In Real Time源码解析(二)

2020-07-23 14:58:36 1463 8

原创 LOAM: LiDAR Odometry and Mapping In Real Time源码解析(三)

LOAM:LiDAR Odometry and Mapping In Real Time源码解析(三)LiDAR Mapping输入特征地图维护位姿优化更新位姿和地图总结LiDAR Mapping上一篇博客中介绍了LOAM中的LiDAR Odometry部分,本篇博客将主要介绍LOAM中的LiDAR Mapping部分。输入首先我们来看LiDAR Mapping部分的输入,从laserMapping.cpp文件中的主函数可以看出,LiDAR Mapping部分的输入为:corner特征,surfac

2020-07-23 14:58:08 1480 2

原创 g2o之SE3-SE3约束

介绍SLAM问题中的SE3-SE3约束对应的残差形式,并详细推导其Jacobian

2020-03-12 17:01:56 1415 2

原创 Tightly Coupled LiDAR Inertial Odometry and Mapping源码解析(五)

IMU预积分收尾:IMU预积分测量模型、噪声传播和IMU参差计算

2019-08-15 17:07:09 2678 14

原创 Tightly Coupled LiDAR Inertial Odometry and Mapping源码解析(四)

详细推导IMU预积分,包教包理解。

2019-08-15 09:41:08 2338 3

原创 Tightly Coupled LiDAR Inertial Odometry and Mapping源码解析(三)

详解VIO以及这篇LIO中非常关键的IMU预积分部分,首先详细介绍了流形上的IMU预积分算法中涉及到的旋转矩阵、群、流形、切空间、指数与对数映射等数学基础问题。

2019-08-13 17:01:33 2212 10

原创 Tightly Coupled LiDAR Inertial Odometry and Mapping源码解析(二)

这篇博客主要介绍LIO中联合优化涉及到的边缘化处理(Marginalization)的数学原理,包括什么是边缘化,多变量高斯分布数学性质,协方差矩阵和信息矩阵形式的边缘化,以及schur complement.

2019-07-11 17:10:03 3338 17

原创 Tightly Coupled LiDAR Inertial Odometry and Mapping源码解析(一)

LiDAR与IMU融合的SLAM算法一方面可以提高定位与建图的精度,另一方面也可以提高SLAM算法的鲁棒性,例如运动剧烈以及激光雷达测量退化等情况。ICRA 2019上,香港科技大学的刘明老师首次开源了一种LiDAR-IMU紧耦合的开源SLAM算法,本博客首先从原论文出发解读了该论文LiDAR-IMU紧耦合的核心思想,然后深度解析了其开源代码。

2019-07-01 20:27:30 8198 13

原创 hdl_graph_slam源码解析(六)

hdl_graph_slam源码解析(六)6. 后端优化6.1 pose graph6.2 hdl_graph_slam7. 实验结果6. 后端优化6.1 pose graphhdl_graph_slam采用g2o来进行后端优化,也就是对优化目标函数的工作了。再解析这部分源码之前,我们首先来看下hdl_graph_slam对应的位姿图(pose graph)是什么样子的呢?首先肯定有由激光里...

2019-05-16 19:55:27 3111 30

原创 hdl_graph_slam源码解析(五)

hdl_graph_slam源码解析(五)

2019-05-14 11:00:00 2463 1

原创 hdl_graph_slam源码解析(四)

hdl_graph_slam源码解析(四)4. floor detection5. loop detection4. floor detection在hdl_graph_slam算法中,地面检测是一种重要的约束,可用来增加位姿(pose graph)中的约束从而提高定位与建图的精度。该算法假设了全局一致地面的存在,然后根据每次检测到的地面参数对当前的位姿进行校正。这可以理解为,每当有一帧新的激...

2019-05-13 11:35:19 4189 5

原创 hdl_graph_slam源码解析(三)

hdl_graph_slam源码解析(三)3. scan_matching_odometry3.3 ndt matching3.4 ndt-omp3. scan_matching_odometryHello,热爱SLAM的小伙伴们,大家好!在经历了惊魂体检、春节土嗨以及爆肝论文后,越来越懒的魏小新继续给大家带来鸽了快半年的源码解析(三),期间也是十分惊讶原来自己写的东西真的有人看有人催更,这更...

2019-05-08 21:23:12 3791 8

原创 hdl_graph_slam源码解析(二)

hdl_graph_slam源码解析(二)3. scan_matching_odometry3. scan_matching_odometry

2018-12-10 21:16:11 4196 2

原创 hdl_graph_slam源码解析(一)

hdl_graph_slam源码解析(一)hdl_graph_slam简介hdl_graph_slam简介hdl_graph_slam是由日本风桥科技大学的Kenji Koide在github上开源的六自由度三维激光SLAM算法。主要由激光里程计、回环检测以及后端图优化构成,同时融合了IMU、GPS以及地面检测的信息作为图的额外约束。其数据流如下所示:...

2018-12-07 19:53:49 11097 26

SchonL2011-Marginalization推导.pdf

多变量高斯分布的数学性质:详细推导了多变量高斯分布的边缘分布以及概率分布,是SLAM问题的重要理论基础。

2019-07-27

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