多传感器融合——第一章 3D激光里程计

第一节:课程导读

多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第1张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第2张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第3张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第4张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第5张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第6张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第7张图片
第二节:里程计方案ICP&NDT理论讲解

多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第8张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第9张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第10张图片
机械雷达:通过机械旋转将雷达的一排激光束通过重复性扫描来进行物体的定位,同时由于是通过机械运动进行旋转的,所以寿命也会随着旋转的次数而损耗。
固态雷达:扫描的角度通常在30 ~60度之间,并且是一种非重复性扫描。
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第11张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第12张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第13张图片

多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第14张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第15张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第16张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第17张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第18张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第19张图片
ICP缺点:初始位姿必须很好。
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第20张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第21张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第22张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第23张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第24张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第25张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第26张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第27张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第28张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第29张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第30张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第31张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第32张图片
第三节:里程计方案及代码讲解
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第33张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第34张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第35张图片

多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第36张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第37张图片
计算帧间匹配关系:上一步我们计算了残差,但是它并未与位姿中的旋转平移产生关系。而我们优化的目的就是通过残差和位姿之间的联系,用残差对位姿求偏导,然后用得到的梯度对位姿进行调整。
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第38张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第39张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第40张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第41张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第42张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第43张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第44张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第45张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第46张图片
第四节:数据实现及精度评价方法
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第47张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第48张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第49张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第50张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第51张图片
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第52张图片
第五节:LOAM代码讲解

这部分局部代码是LOAM中不知道这个激光点是哪根线发射是按线数进行分割的代码,即激光的发射线段与水平方向有一定的夹角。
多传感器融合——第一章 3D激光里程计_第53张图片
LOAM中曲率的计算 :选择该激光点前后5个周围的点做差

你可能感兴趣的:(多传感器融合,自动驾驶)