LeGO-LOAM是一种在LOAM之上进行改进的激光雷达建图方法，建图效果比LOAM要好，但是建图较为稀疏，计算量也更小了。

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LeGO-LOAM算法详解整体框架LeGO-LOAM算法的总体框架如下图所示：图中新增加了绿框中的Segmentation环节，同时对后续的特征提取、Odometry以及Mapping部分均有一定的修改

LeGO-LOAM是一种在LOAM之上进行改进的激光雷达建图方法，建图效果比LOAM要好，但是建图较为稀疏，计算量也更小了。

学习LeGO-LOAM时，写的代码注释github代码链接，一部分注释来自github用户wykxwyc,一部分来自网上查阅，还有一部分是自己的理解,持续更新中....

目录题目AbstractI.IntroductionII.SystemHardwareIII.LightweightLidarOdometryandMappingA.SystemOverviewB.SegmentationC.FeatureExtractionD.LidarOdometryE.LidarMappingIV.ExperimentV.Conclusion相较于LOAM的改进题目LeGO

摘要我们提出了一种轻量级和地面优化的里程计和建图方法，LeGO-LOAM，用于地面无人车的实时六自由度位姿估计。LeGO-LOAM是轻量级的，因为它可以在低功耗嵌入式系统上实现实时位姿估计。

LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain文章摘要I.简介II.硬件系统III.轻量级激光雷达里程计和建图

utility.h解析一、算法框架与流程二、utility.h分析loam源码地址：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM.论文学习：【论文阅读】LeGO-LOAM

LOAM存在的问题LeGO-LOAM全称为：LightweightandGroud-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain，从标题可以看出LeGO-LOAM

Lego-LOAM文章详解文章/代码下载地址一、框架概述（SystemOverview）二、Segmentation1.rangeimage2.地面点云分割3.不同类的分割4.保存的信息三、特征提取四、

LeGO-LOAM将当前帧扫描到点云特征（线特征和面特征）与当前帧周围的点云地图进行匹配，进行位姿优化。

目录1、概述2、lego-loam的贡献3、系统框图4、rosgraph中的节点关系表5、lego-loam的文件系统架构6、各部分方法原理及代码注释6.1、点云投影与目标分割1、总结概述2、代码注释2.1

Ubuntu18.04使用速腾16线激光雷达RS-16测试3D建图算法LeGO-LOAM的使用1.安装gtsam因子图库2.新建ROS工程目录文件夹，下载源码进行编译3.下载相关数据集进行测试4.使用速腾

1、代码包雷达包：https://github.com/RoboSense-LiDAR/ros_rslidarLego_LOAM算法包：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM2、环境配置雷达连接配置，这里参考我的另一篇教程中的第一节——>网络配置ROS1环境Robosense雷达建图调试https://blog.csdn.net/we

专栏系列文章如下：一：TixiaoShan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono)，基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示_goldqiu的博客-CSDN博客三.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---1.项目文件介绍（除主要源码部分）

测试系统：Ubuntu18.04feat.ROSMelodic一、本地计算机配置1、打开Ubuntu系统，根据说明书的要求设置（如如下图）好本地有线连接的IP地址。原理图：也就是修改标准为：IP地址（IPAddress）：192.168.1.x(x∈（1,201）∪（201,255），且x∈Z，避开201是因为其为激光雷达的IP地址所在)子网掩码（Netmask）：255.255.255.0网关（

LeGO-LOAM的默认雷达是velodyne。我手头的雷达是速腾创聚的32线尝试改下。有个最严重的问题，这个slam是针对垂直分辨率等距的雷达的，而我用的是中间密两头稀的雷达，过后看看研究改下吧。

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/Zed_Of_Zoe/article/details/117254473目录1.速腾RS16激光雷达驱动配置2.LeGO-LOAM修改2.1utility.h2.2imageProjection.cpp2.3run.launch3.编译运行1.速腾R

实验室无人机平台及相关应用激光雷达SLAM建图目录实验室无人机平台及相关应用激光雷达SLAM建图1.1RoboSenseRS-Helios32线激光雷达配置与使用1.1.1网口配置激光雷达1.1.2配置ROS开发环境1.1.3将rslidar点云数据转换为Velodyne点云格式1.2LeGO-LOAM算法激光雷达建图1.2.1依赖安装1.2.2LeGO-LOAM安装1.2.3SLAM建图1.3使

lego-loam数据Thetopicscoveredinthispostareasfollows这篇文章涵盖的主题如下Introduction介绍TheTask任务ThefastaiDataBlockAPIFastaiDataBlockAPITrainingAClassificationModel

开源SLAM系统：LIO-SAM源码解析|攻城狮の家LIO-SAM在LEGO-LOAM上的改进1.由于支持手持设备，因此没有对地面点进行特殊处理2.紧耦合的lidar+imu融合模块，充分利用了imu数据

系统包括基于3D点云的SLAM建图(lego-loam)，3维定位（hdl_localization），3D障碍物检测(传统聚类算法)，部署了基于

介绍:在lego-loam执行的过程中,建立的点云地图以topic的形式发布出来.运行lego-loam,出现rviz中订阅的话题和默认勾选如下:可以发现有两个map点云的话题,程序默认只勾选了下面一个

环境配置1、Ubuntu18.042、ROSmelodic安装教程：https://blog.csdn.net/qq_41501557/article/details/109764434学习LeGO-LOAM

惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示_goldqiu的博客-CSDN博客八.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM

一：前言介绍LVI-SAM是TixiaoShan的最新力作，TixiaoShan是Lego-loam(基于激光雷达里程计的SLAM框架)和Lio-sam(基于惯性-雷达紧耦合的SLAM框架)的作者，LVI-SAM

LeGO-LOAM是一种激光雷达SLAM算法，算法在软件架构上分为5个流程，分别是：分割聚类：这部分主要操作是分离出地面点云；同时，对剩下的点云进行聚类，剔除噪声(数量较少的点云簇，被标记为噪声)；特征提取

LeGO-LOAM的参数在utility.h由于20.04自带的是OpenCV4，所以要对LeGO-LOAM代码做一点改动：找到utility.h中的：#include，修改为#include或#include

一、LVI-SAM介绍LVI-SAM是TixiaoShan的最新力作，TixiaoShan是Lego-loam和Lio-sam的作者，LVI-SAM是TixiaoShan最新开源的基于视觉-激光-惯导里程计

作者之前还开源了LeGO-LOAM和LIO-SAM，膜拜并致敬。

imageProjection.cpp解析一、概述二、main函数三、ImageProjection类的私有对象四、ImageProjection类的构造函数五、初始化函数allocateMemory与resetParameters1.内存分配allocateMemory2.重置参数resetParameters六、回调函数cloudHandler1.转换点云消息格式copyPointCloud2

LIO-SAM:Tightly-coupledLidarInertialOdometryviaSmoothingandMapping作者TixiaoShan在2018年发表过LeGO-LOAM，当时他还在史蒂文斯理工学院读博士

参考使用自己的激光雷达/数据集运行lego_loam,修改代码教程_和道一文字_的博客-CSDN博客LeGO-LOAM编译安装与运行_Yeah2333的博客-CSDN博客_lego-loam运行一.配置

代码准备遇到的问题问题分析与解决分析可能性问题解决LOAM建图结果前言激光SLAM的算法有很多，其中，2D激光SLAM的算法有gmapping、Hector和cartographer等，3D激光SLAM的算法则有LOAM、A-LOAM和LeGO-LOAM

LOAM系列——LeGO-LOAM配置、安装、问题解决及VLP16测试效果近期完成文章发布二级目录三级目录近期完成文章发布二级目录三级目录

LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain在可变地形上的轻量级的利用地面点优化的Iidar

Autonomousvehicle杂谈_13一.写在前面 之前分别介绍了三种制作激光点云的地图的方法，包括：基于Autoware1.14构建点云地图；LOAM系列之A-LOAM构建点云地图；LOAM系列之LeGO-LOAM

首先，lego-loam的特点之一就是分割地面点，对非地面点进行聚类，对于有效聚类点再进行特征提取。

A-LOAM1.4运行A_LOAM示例并保存地图1.5运行KITTI数据集二、安装LeGO-LOAM2.1安装gtsam2.2修改CMakeLists.txt2.3修改源码2.4编译LeGO-LOAM2.5运行LeGO-LOAM

LeGO-LOAM在Ubuntu20.04下的编译与运行一、源码及数据集下载二、安装gtsam三、建立ROS工作空间四、LeGO-LOAM的编译五、LeGO-LOAM的运行六、可能会遇到的问题1.OpenCV

本博客参考：https://blog.csdn.net/wangguchao/article/details/88777162?spm=1001.2014.3001.5506另只是作为自己遇到问题的记录以便以后遇到同样问题查看感谢大佬的博客帮我解决了问题问题一：在虚拟机中的linux上运行gazebo的时候，gazebo窗口闪退，或者提示问题：VMware:vmw_ioctl_commanderr

VLP-16跑通Lego-LOAMUbuntu18.04环境下配置及步骤VLP-16雷达的使用Lego-LOAM的安装配置VLP-16需要的改动：Ubuntu18.04环境下配置及步骤在各个总结文章的基础上记录一下各个步骤的细节

文章目录整体流程ImageProjection.cpp程序流程转换点云消息类型找到每个扫描开始和结束的角度生成RangeImage标记地面点点云聚类点云发布其他函数空间分配函数allocateMemory变量初值设置函数resetParameters参数和变量FeatureAssociation.cpprunFeatureAssociation函数特征提起和匹配位姿估计mapOptimizatio

如何使用evo工具评估LeGO-LOAM跑KITTI数据集的结果下载KITTI数据集安装kitti2bag修改LeGO-LOAM代码utility.himageProjection.cpptransformFusion.cpp

codechina.csdn.net/mirrors/borglab/gtsam/-/tree/4.0.0mkdirbuildcdbuildcmake..sudomakesudomakeinstall编译lego-loam

Lego-LOAMIMU坐标系变换的详细记录0基础知识1.IMU重力加速度消除2相机坐标系(camera)到初始坐标系(camera_init)的转换最近看了Lego-LOAM的IMU部分，没看懂IMU

【摘要】我们提出了一种轻型的、基于地面优化的激光雷达里程计与建图方法，LeGO-LOAM，用于地面车辆的实时六自由度姿态估计。

lego_loam的github连接https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM报错参考连接https://blog.csdn.net/weixin

在ubuntu下配置安装GTSAM最近准备学习下legoloam的深层次算法原理，学习的最好办法就是对源代码进行解析重构，matlab有很好的显示效果，可以随时查看过程数据，是一个很好的重构语言（用C++重构和抄一遍没啥区别，再说我c++水平一般），这次记录在matlab（windows）下重构的过程和分析。这里是第一部分：如何配置安装GTSAMtoolbox。准备工作：ubuntu18.04系统