目录

• 说明
• 一. 开篇
• 二. 数据集
• 三. 软件框架
• 四. 前端里程计初试
• 五. 前端里程计代码优化

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

1. 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

1. 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。
2. 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
3. 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

1. 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
2. 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

1. 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

2. 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

1. 这里功能流程基本没有什么变化
2. 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
3. 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