Thanks to LOAM, A-LOAM, and LIO-SAM code authors. The major codes in this repository are borrowed from their efforts.

代碼：https://github.com/gisbi-kim/SC-A-LOAM

編譯：點(diǎn)云PCL

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摘要

該開源庫是在A-LOAM的基礎(chǔ)上在增加了回環(huán)檢測和位姿圖優(yōu)化模塊（名為SC-PGO）

該庫也在FAST-LIO2激光里程計中集成了。其代碼位于 ：

https://github.com/gisbi-kim/SC-A-LOAM

https://github.com/gisbi-kim/FAST_LIO_SLAM

主要內(nèi)容及貢獻(xiàn)

實(shí)時激光雷達(dá)SLAM集成了A-LOAM和ScanContext。

• A-LOAM用于里程計模塊（即連續(xù)運(yùn)動估計）

• ScanContext用于處理大漂移的粗略全局定位（即無初始姿勢的機(jī)器人位置識別問題）

• 并將GTSAM的iSAM2用于位姿圖優(yōu)化。

此庫旨在展示ScanContext的便捷適用性。

• 用戶應(yīng)該做的唯一事情就是包括Scancontext.h調(diào)用makeAndSaveScancontextAndKeys

  和 detectLoopClosureID。

SC-A-LOAM特點(diǎn)

• 魯棒的位置識別和回環(huán)閉合：將ScanContext作為回環(huán)檢測器集成到A-LOAM中，然后進(jìn)行基于ISAM2的姿勢圖優(yōu)化。

• 模塊化實(shí)現(xiàn)：與A-LOAM的唯一區(qū)別是添加了laserPosegraphOptimization.cpp文件,在新文件中，訂閱了點(diǎn)云topic和里程計topic（訂閱了從laserMapping.cpp發(fā)布的A-LOAM的結(jié)果）。也就是說，實(shí)現(xiàn)了對于任何前端里程計方法都是通用的，因此，我們的姿勢圖優(yōu)化模塊（即laserPosegraphOptimization.cpp）可以輕松地與任何里程計算法集成，如甚至非LOAM系列或甚至其他傳感器（例如視覺里程計）。

• 使用消費(fèi)級GPS進(jìn)行高度值穩(wěn)定：為了使結(jié)果更加可信，模塊支持基于GPS（消費(fèi)者級價格，如U-Blox EVK-7P）的高度值穩(wěn)定，眾所周知，LOAM系列方法在室外易受z軸值誤差的影響，這里僅對高度值使用穩(wěn)健損失，有關(guān)詳細(xì)信息，可參考laserPosegraphOptimization.cpp文件。

依賴

主要依賴ROS、Ceres（用于A-LOAM）和GTSAM（用于姿勢圖優(yōu)化）。

實(shí)驗(yàn)

MulRan數(shù)據(jù)集

提供了激光雷達(dá)掃描點(diǎn)云（ Ouster OS1-64，水平安裝，10Hz）和消費(fèi)者級gps（U-Blox EVK-7P，4Hz）數(shù)據(jù)。

?KITTI (HDL-64 獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù))

室內(nèi)場景

數(shù)據(jù)保存和地圖構(gòu)建

支持每個關(guān)鍵幀的位姿和掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)的保存，使用這些保存的數(shù)據(jù)，可以離線構(gòu)建地圖（在ROI內(nèi)）。請參閱utils/python/makeMergedMap.py和對應(yīng)教程。下面是MulRan數(shù)據(jù)集KAIST 03的合并地圖的示例結(jié)果，使用CloudCompare可視化結(jié)果。

總結(jié)

A-LOAM的基礎(chǔ)上在增加了回環(huán)檢測和位姿圖優(yōu)化模塊。也是LOAM系列SLAM方案的擴(kuò)展和優(yōu)化。

基于LOAM的激光SLAM匯總

F-LOAM:基于激光雷達(dá)的快速里程計和建圖

SA-LOAM:具有語義輔助的回環(huán)檢測LOAM系統(tǒng)

F-LOAM:基于激光雷達(dá)的快速里程計和建圖

資源

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的SC-A-LOAM：在A-LOAM中加入回环检测的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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