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基于ceres优化的3d激光雷达开源算法

以下是一些基于CERES优化的开源激光雷达SLAM或相关算法:
(1) LOAM (Lidar Odometry And Mapping)

简介: LOAM是一种经典的激光雷达里程计和建图算法,它通过提取特征点(角点和平面点),利用ICP(Iterative Closest Point)算法进行位姿估计,部分实现可能基于CERES进行优化。
开源链接: LOAM
CERES应用:在LOAM的增强版本中(例如ALOAM或改进的LOAM),CERES被用于优化位姿估计,解决非线性误差累计问题。

(2) LIO-SAM (Lidar Inertial Odometry and SLAM)

简介: LIO-SAM是一个紧耦合的激光雷达与IMU融合的SLAM框架。它使用因子图(Factor Graph)来建模并优化位姿轨迹,其中CERES是因子图优化器的核心。
开源链接: LIO-SAM
CERES应用:通过因子图优化激光雷达和IMU之间的耦合误差和轨迹。

(3) Cartographer

简介: Cartographer是Google开源的一种2D/3D激光雷达SLAM算法,虽然它默认使用Ceres作为优化引擎,但也支持GTSAM。
开源链接: Cartographer
CERES应用:用于后端优化轨迹,通过非线性误差模型来调整位姿。

(4) LeGO-LOAM

简介: LeGO-LOAM是一种轻量化的LOAM算法,专为地形环境(Ground Optimized)设计,对计算资源要求较低,适合嵌入式平台。
开源链接: LeGO-LOAM
CERES应用:后端优化模块,可以结合CERES来进一步提高位姿估计的准确性。

3d激光雷达开源算法: cartographer,loam系(lego-loam,a-loam,f-loam,v-loam,lio-sam,lvi-sam,lio-mapping,fast-lio,LINS,Balm),hdl-graph-slam

http://www.lryc.cn/news/509167.html

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