*空狐。
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Chapter8-3D激光SLAM介绍

Chapter8-3D激光SLAM介绍

如有错误望不吝赐教！！！

3D激光SLAM

2D激光SLAM 3D激光SLAM
单线激光雷达 多线激光雷达
二维栅格地图 三维点云地图或三维栅格地图
室内移动机器人 室外移动机器人

  • 3D激光SLAM-帧间匹配（重要）

    ①点面ICP

    面与法向量

    ②Feature-based Method

    提取特征点：VPF、FHPF、角点、平面点等

    匹配

    基于对应点的ICP方法

    得到较精确的3D点云

    ③NDT方法

    把空间划分成小格

    点云数据在小方格中服从高斯分布，并根据点云数据计算出小方格中对应的高斯分布参数

    得到该方格内点的得分

LOAM

3D激光“SLAM”算法

Feature-based 匹配方法

帧间匹配+帧和图匹配

  • 框架

    激光频率为1HZ

    匀速运动假设

    激光里程计模型

    激光建图模块

  • 激光里程计模块-特征点提取模块

    计算曲率

    Edge Point / Planar Point

    每一个水平激光帧，分为四个区域，每个区域最多有两个edge point和4个planar point

    去除不稳定特征点

  • 激光里程计模块-特征点匹配

    每一帧数据都由多个scan组成

    找到三个点，三个点确定一个平面，即一点对应的平面

    目标函数（点到直线的距离）

  • 激光里程计模块-运动估计

    在整个sweep期间，机器人匀速运动，位姿计算，所有点投影到同一时刻

    构造目标函数

    非线性优化求解

  • 流程

    特征点检测

    寻找匹配点

    构建非线性方程组

    求解非线性方程组

    如果到了当前帧的末尾，则投影到当前帧的时刻，开始进行下一帧的求解

  • 激光建图模块

    lidar odom的输出跟地图进行匹配（去除运动畸变的完整的sweep）

    Mapping过程提取的特征点的数量是lidar odom的10倍

    特征点的匹配不是寻找对应的2或3个特征点，而是对于当前帧的特征点，在对应区域提取所有特征点

  • 激光建图模块-直线匹配

    对于edge point，cubic中所有的edge point会按照直线进行分布，求出直线方程

    根据cubic中的edge point，计算位姿协方差矩阵

    对协方差矩阵进行特征值分解

    最大特征值对应的特征向量即为直线的方向向量

    该直线通过edge point的几何中心

  • 激光建图模块-平面匹配

    对于planar point，cubic中的所有planar point会按照平面进行分布，求出平面的方程

    根据cubic中的planar point，计算位姿协方差矩阵

    对协方差矩阵进行特征值分解

    最大特征值对应的特征向量即为平面的法向量

    该平面通过planar point的几何中心

  • 激光建图模块

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