具身智能新手名词表EnglishLIO-SAM
LIO-SAM (LiDAR Inertial Odometry via Smoothing and Mapping)进阶基于因子图优化的紧耦合激光惯性里程计与建图开源系统。
LIO-SAM 是 Tixiao Shan、Brendan Englot、Daniela Rus 等人发表于 IROS 2020 的激光惯性 SLAM 系统，Shan 和 Englot 此前做过 LeGO-LOAM。它把定位建图写成因子图（把各种测量当作约束、联合优化一串位姿的图模型），可加入四类因子：IMU 预积分、激光里程计、GPS 和回环。IMU 预积分既给点云去畸变，也给配准提供初值。为保证实时，它只挑选关键帧，并把新关键帧与附近固定数量的历史关键帧组成的局部地图配准，而不是和全局地图匹配。后端基于 GTSAM 库。代码以 BSD-3 许可开源，有 ROS 1 版本和 ROS 2 分支。
例子README 提示：LIO-SAM 只适用于能给出横滚、俯仰、偏航角的 9 轴 IMU，建议频率至少 200 Hz；用 Ouster 雷达时其内置 6 轴 IMU 不够，需要另配外置 9 轴 IMU。
- 也叫
- LIO_SAM
- 相关
- 激光惯性里程计、因子图优化、IMU 预积分、GTSAM、回环检测、LOAM 系列激光里程计
- 来源
- LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping (IROS 2020, arXiv 2007.00258)
GitHub: TixiaoShan/LIO-SAM