在哪里找做网站的,东莞优化网页关键词,建网站多少钱?,wordpress 访问者一、论文摘要 里程计估计是每个需要在未知环境中导航的自主系统的关键要素。在现代移动机器人中#xff0c;3D LiDAR 惯性系统通常用于执行此任务。通过融合 LiDAR 扫描和 IMU 测量#xff0c;这些系统可以减少因顺序注册各个 LiDAR 扫描而引起的累积漂移#xff0c;并提供稳…一、论文摘要 里程计估计是每个需要在未知环境中导航的自主系统的关键要素。在现代移动机器人中3D LiDAR 惯性系统通常用于执行此任务。通过融合 LiDAR 扫描和 IMU 测量这些系统可以减少因顺序注册各个 LiDAR 扫描而引起的累积漂移并提供稳健的姿态估计。尽管有效激光雷达惯性测距系统需要部署适当的参数调整。在本文中我们提出了 LIO-EKF一种基于点对点配准和经典扩展卡尔曼滤波器方案的紧耦合 LiDAR 惯性里程计系统。我们提出了一种自适应数据关联考虑相对位姿不确定性、地图离散化误差和激光雷达噪声。通过这种方式我们可以大大减少针对给定类型环境进行调整的参数。实验评估表明所提出的系统的性能与最先进的激光雷达惯性里程计管道相当但计算里程计的速度明显更快。 备注代码基于EKF相比其他开源代码结构简单计算量小。 二、代码连接 代码下载连接 YibinWu/LIO-EKF: Maybe the simplest LiDAR-inertial odometry that one can have. (github.com) 编译步骤 cd ~/catkin_ws/srcgit clone gitgithub.com:YibinWu/LIO-EKF.gitcd ../catkin_makesource ~/catkin_ws/devel/setup.bash 运行步骤 Replace the path to the rosbag (bagfile) in the launch files with your own path. roslaunch lio_ekf urbanNav20210517.launch roslaunch lio_ekf street_01.launchroslaunch lio_ekf short_exp.launch
