标签：关键帧 入门 激光 地图 里程计 slam 点云 全局 数据
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说明
学习知乎上任乾写的从零开始做激光slam系列，在这里总结一下收获
一. 开篇
- 作者给出了本系列的简单介绍，包括用的传感器，平台，写作思路等等。
二. 数据集
- 作者使用了KITTI数据集，在下载的过程中发现，直接翻墙从国外网站下载速度非常快。
- 主要是利用激光雷达数据和RTK数据做融合。
RTK，GNSS，IMU等定位方式的精度要详细了解一下 - 将数据集转换成ROSBAG，然后利用rviz就能进行原始数据效果查看了。
三. 软件框架
- 将订阅和发布写成分开的类，同时，再按照传感器数据类型进行进一步分类
- 功能流程：
(1) 接收数据放到队列中
(2) 选出时间基本一致的数据组
(3) 发布数据
四. 前端里程计初试
-
功能流程：
（1）接收数据放到队列里
（2）选出时间基本一致的数据
（3）点云预处理
清洗NAN数据
点云稀疏化
（4）第一帧单独处理，直接更新局部和全局地图
（5）利用ndt匹配点云，获得单步的运动变换关系
（6）当运动距离达到一定程度，就更新局部地图和全局地图 -
局部和全局地图更新流程：
“地图”：是一个一个的点云数据帧序列
地图：是一个大的点云数据帧，包含了20个小关键帧帧的点
（1）更新局部地图关键帧队列，保证只有20个
（2）把所有的点加到一个地图点云帧里
（3）更新ndt的目标点云
（4）更新全局地图关键帧队列，每100个关键帧，进行一次全局地图点云帧更新
五. 前端里程计代码优化
- 这里功能流程基本没有什么变化
- 除了将订阅和发布分开，不同类型的数据分开之外，也将处理方法单独列出了一些类和函数，运用了继承的方式，便于以后扩展
- 地图关键帧存储在了硬盘上，可以节约内存空间
标签：关键帧,入门,激光,地图,里程计,slam,点云,全局,数据 来源： https://blog.csdn.net/l898985121/article/details/114162648
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