livox-mapping
时间: 2023-12-05 14:05:11 浏览: 259
Livox_mapping是Livox LiDAR的映射包,它提供了低速映射的基本功能,支持多个Livox激光雷达和不同的特征提取。对于较小的FOV情况,需要删除里程表。在开发包时,需要注意一些关键问题。<<引用>>
Livox_mapping中的断点角点是指物体的边缘到远处的扫描点,根据当前点与左右附近点的距离判断,断点阈值为0.1。并且有一边的点是平面,点与点之间没有太远,最远点距离不超过深度值的二十分之一。当前点和最远点合成的平面和当前点向量的夹角在37度到143度之间。<<引用>>
Livox_mapping的主要功能是将激光雷达的数据映射到地图上,以便于后续的定位和导航。它可以用于自动驾驶、机器人、无人机等领域。同时,Livox_mapping还提供了一些高级功能,如点云配准、建图、路径规划等。如果您需要使用Livox LiDAR进行地图构建和导航,Livox_mapping是一个不错的选择。
相关问题
Livox-Mapping地面点代码原理
### Livox-Mapping 中地面点检测代码工作原理
在 Livox-Mapping 系统中,地面点检测是一个重要的预处理步骤,用于提高后续 SLAM 过程中的鲁棒性和效率。该系统的地面点检测模块主要依赖于几何特征分析来区分地面和其他环境结构。
#### 几何模型假设
系统假定地面为平面,并利用点云的高度分布特性来进行初步筛选。对于每一个扫描周期内的点云数据,程序会计算各个点相对于车辆坐标系的位置向量[^1]。
```cpp
// 计算点到传感器原点的距离
float distance = sqrt(x * x + y * y);
```
#### 高度阈值过滤
通过设定高度阈值范围,排除明显不属于地面的高处物体或低洼区域。具体实现时,可以根据实际应用场景调整这个阈值区间以适应不同地形条件[^4]。
```cpp
if (point.z >= minGroundHeight && point.z <= maxGroundHeight) {
// 可能属于地面点
}
```
#### 斜率约束
考虑到平坦的地面对应较小的角度变化率,因此引入斜率作为辅助判断依据之一。通过对局部区域内相邻两点间连线角度差值进行评估,进一步确认候选点是否满足近似水平的要求。
```cpp
for (int i = 0; i < points.size() - 1; ++i) {
float slope = atan2(points[i + 1].z - points[i].z, points[i + 1].x - points[i].x);
if (abs(slope) < thresholdSlope) {
// 符合地面特征
}
}
```
#### RANSAC算法应用
为了更精确地拟合出最佳代表性的地面模型,采用随机抽样一致性(RANSAC)方法从可能的地面点集中寻找最优解。此过程反复迭代直到找到最合适的平面方程参数[^5]。
```cpp
cv::Mat modelCoefficients;
std::vector<int> inliers;
pcl::SampleConsensusModelPlane<pcl::PointXYZ>::Ptr model_p(new pcl::SampleConsensusModelPlane<pcl::PointXYZ>(cloud));
pcl::RandomSampleConsensus<pcl::PointXYZ> ransac(model_p);
ransac.setDistanceThreshold(0.01); // 设置内点距离阈值
ransac.computeModel();
ransac.getInliers(inliers);
ransac.getModelCoefficients(modelCoefficients);
```
经过上述多轮筛选与优化后得到最终确定下来的地面点集合,这些信息不仅有助于构建更加精准的地图表示形式,同时也能够有效减少不必要的计算开销并提升整体定位精度。
livox-mapping怎么单独保存每次跑的数据
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Livox-Mapping中单独保存每次运行生成数据的问题。首先,用户提到之前有一个未开发完的功能,可以通过-c参数替代但比较麻烦。根据引用[1],这个功能还没完成,所以可能需要寻找其他方法。
接下来,我需要考虑用户提到的Livox-Hub数据分离的情况。用户可能希望每个运行的数据都保存在独立的文件中,避免覆盖或混淆。现有的-c参数可能涉及配置文件,但步骤繁琐。用户可能希望更简便的方法。
然后,我应该回顾引用[1]中的信息,提到使用-c参数代替,但略麻烦。这可能意味着需要手动修改配置文件或每次运行调整参数。有没有办法自动化这个过程,比如脚本处理或者生成不同配置?
另外,用户可能不熟悉如何具体操作-c参数,需要给出详细步骤。比如,每次运行前修改配置文件中的输出路径,或者使用时间戳生成唯一文件名。这需要结合代码示例或命令行操作来说明。
还要考虑是否有其他替代方案,比如在代码中直接修改输出路径,或者利用Livox-Mapping的API(如果有的话)动态设置保存路径。如果用户有开发能力,可能可以自行扩展功能,但用户可能希望现有方法。
最后,需要确保回答结构清晰,分步骤说明可能的解决方法,并引用相关的资料。同时,生成相关问题,帮助用户深入理解。</think>在Livox-Mapping中实现每次运行数据单独保存,可通过以下方法实现:
### 方法一:利用现有参数手动配置
1. 使用`-c`参数为每次运行指定独立配置文件
2. 在配置文件中修改输出路径参数:
```yaml
# config_run1.yaml
output:
save_path: "/path/to/run1_data"
```
3. 每次运行时指定不同配置文件:
```bash
./livox-mapping -c config_run1.yaml
./livox-mapping -c config_run2.yaml
```
### 方法二:脚本自动化处理
编写Shell脚本自动生成带时间戳的目录:
```bash
#!/bin/bash
TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
OUTPUT_DIR="/data/output_${TIMESTAMP}"
mkdir -p $OUTPUT_DIR
./livox-mapping -c base_config.yaml --output_path $OUTPUT_DIR
```
### 方法三:源码级修改(需开发能力)
1. 定位数据保存模块的源代码
2. 添加动态路径生成逻辑:
```cpp
std::string GenerateUniquePath() {
auto now = std::chrono::system_clock::now();
long timestamp = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(now).count();
return "/data/run_" + std::to_string(timestamp);
}
```
3. 修改数据存储接口调用逻辑[^1]
### 注意事项
- 原始功能尚未完全开发,建议优先使用参数化方案[^1]
- 多数据源处理时可参考分层存储策略[^2]
- 时间序列数据处理方法可借鉴ARMA-GARCH模型的日期处理逻辑[^3]
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