LeGO-LOAM：轻量级实时激光里程计

"lego loam ppt 1" LEGO-LOAM（Lightweight Ground-Oriented LOAM）是一种针对移动机器人定位和建图的轻量化方法，尤其适用于低功耗嵌入式系统。该算法的核心特点是利用地面对位姿估计的优化，同时保持实时性能。LEGO-LOAM与传统的LOAM（Lidar Odometry and Mapping）相比，减少了计算复杂度，但在各种地形条件下仍能提供相当或更好的精度。 在LEGO-LOAM中，位姿估计被分为两个独立的算法：一个高频低精度的运动估计器和一个低频高精度的运动估计器。高频估计器用于实时跟踪传感器的运动，而低频估计器则负责更精细的运动估计。这两者的融合使得系统能在保持高频率的同时提供精确的帧间运动估计。 雷达（LiDAR）原理在LEGO-LOAM中至关重要。多线雷达，如VELYNE 16线雷达，拥有多个发射器和接收器，通过电机旋转来实现水平和垂直方向的扫描，从而获取三维空间信息，包括点的X、Y、Z坐标，以及可能的颜色、反射强度和回波次数等附加信息。 程序结构主要包括以下几个步骤： 1. 点云预处理：通过分割去除噪声，提取地面点并忽略，对剩余空间点进行聚类。 2. 特征提取：识别平面和边缘特征，这些特征用于后续的匹配和位姿估计。 3. 两段式LM（Levenberg-Marquardt）优化：利用平面和边缘特征在连续扫描中求解6自由度变换。 点云分割包括： - 提取地面点并排除参与匹配。 - 聚类空间点为点簇，丢弃小簇。 - 保留点的属性，如地面/分割点标签、范围图索引和值。 特征提取涉及： - 从地面点和空间点中提取边和面特征。 - 匹配过程中，地面特征点匹配面特征点，边特征点匹配边特征点。 激光里程计部分，LEGO-LOAM采用： - 标签匹配策略，确保特征间的正确对应。 - 两步LM优化来求解最优的位姿变换矩阵，以最小化匹配点之间的误差。 LEGO-LOAM是一种高效且准确的激光雷达SLAM解决方案，特别适合在资源有限的设备上实现实时的定位和建图任务。其核心优势在于对地表信息的利用，以及通过分离高频率和低频率估计来保证系统的实时性能。