SC-レゴ-ローム SC-レゴ-ロームとは何ですか? SC-LeGO-LOAM は、LIDAR オドメトリと 2 つの異なるループ クロージャ メソッド (ScanContext および Radius 検索ベースのループ クロージャ) 用に LeGO-LOAM を統合しました。ScanContext は大きなドリフトを修正していますが、半径検索ベースの方法は細かいステッチングに適しています。 リポジトリ情報 元のリポジトリのリンク https://github.com/irapkaist/SC-LeGO-LOAM
必要なセンサー LIDAR [VLP-16、HDL-32E、VLS-128、オースター OS1-16、オースター OS1-64] IMU [9軸] ROS の互換性 ROS 1 依存関係 ROS PCL GTSAM wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/ cd ~/Downloads/gtsam-4.0.0-alpha2/ mkdir build && cd build cmake .. sudo make install 構築して実行 1) ビルド cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/irapkaist/SC-LeGO-LOAM.git cd .. catkin_make 2) パラメータの設定 imu と LIDAR トピックを設定しますinclude/utility.h LIDAR プロパティをオンに設定しますinclude/utility.h スキャンコンテキスト設定をオンに設定しますinclude/Scancontext.h (パラメータ設定後は忘れずにリビルドを行ってください。)
3) 走る source devel/setup.bash roslaunch lego_loam run.launch 結果の例
その他の例 ビデオ 1: DCC (MulRan データセット) ビデオ 2: リバーサイド (MulRan データセット) ビデオ 3: KAIST (MulRan データセット)
MulRan データセット 上のビデオのような結果を再現したい場合は、MulRan データセットをダウンロードし、ROS トピック公開ツールを使用できます。 SC-LeGO-LOAM を引用 @INPROCEEDINGS { gkim-2018-iros, author = {Kim, Giseop and Kim, Ayoung}, title = { Scan Context: Egocentric Spatial Descriptor for Place Recognition within {3D} Point Cloud Map }, booktitle = { Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems }, year = { 2018 }, month = { Oct. }, address = { Madrid } } そして
@inproceedings{legoloam2018, title={LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain}, author={Shan, Tixiao and Englot, Brendan}, booktitle={IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)}, pages={4758-4765}, year={2018}, organization={IEEE} } 接触 管理者: ギソプ・キム ( paulgkim@kaist.ac.kr)
SC-LeGO-LOAM#
What is SC-LeGO-LOAM?#
- SC-LeGO-LOAM integrated LeGO-LOAM for lidar odometry and 2 different loop closure methods: ScanContext and Radius search based loop closure. While ScanContext is correcting large drifts, radius search based method is good for fine-stitching.
Repository Information#
Original Repository link#
https://github.com/irapkaist/SC-LeGO-LOAM
Required Sensors#
- LIDAR [VLP-16, HDL-32E, VLS-128, Ouster OS1-16, Ouster OS1-64]
- IMU [9-AXIS]
ROS Compatibility#
- ROS 1
Dependencies#
- ROS
- PCL
- GTSAM
wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip
cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/
cd ~/Downloads/gtsam-4.0.0-alpha2/
mkdir build && cd build
cmake ..
sudo make install
Build & Run#
1) Build#
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/irapkaist/SC-LeGO-LOAM.git
cd ..
catkin_make
2) Set parameters#
- Set imu and lidar topic on
include/utility.h
- Set lidar properties on
include/utility.h
- Set scan context settings on
include/Scancontext.h
(Do not forget to rebuild after setting parameters.)
3) Run#
source devel/setup.bash
roslaunch lego_loam run.launch
Example Result#
Other Examples#
MulRan dataset#
- If you want to reproduce the results as the above video, you can download the MulRan dataset and use the ROS topic publishing tool .
Cite SC-LeGO-LOAM#
@INPROCEEDINGS { gkim-2018-iros,
author = {Kim, Giseop and Kim, Ayoung},
title = { Scan Context: Egocentric Spatial Descriptor for Place Recognition within {3D} Point Cloud Map },
booktitle = { Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems },
year = { 2018 },
month = { Oct. },
address = { Madrid }
}
and
@inproceedings{legoloam2018,
title={LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain},
author={Shan, Tixiao and Englot, Brendan},
booktitle={IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
pages={4758-4765},
year={2018},
organization={IEEE}
}
Contact#
- Maintainer: Giseop Kim (
paulgkim@kaist.ac.kr
)