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IVox第一帧点云坐标系问题 #67
Comments
这个其实有一些个人的考虑:因为fastlio系列整体用的点数比较少(大概每帧2k-3k点),但初始的时候如果点太少了,运动快了就可能找不到最近邻(而且初始的时候imu和系统状态的估计不够准确)。所以就在第一帧的时候多用一些点数来做后续帧的匹配。sad书也是类似的策略,并且sad书用的增量ndt,点少的时候无法准确估计ndt的分布。所以甚至可以把前一段时间的scan不作降采样,来增加前期可用的点数。 |
感谢高博的回复,我理解您的意思。但是为什么不将第一帧的点云转换到世界坐标系下再加入到ivox中呢? scan_undistort_ 中点的坐标是在雷达坐标系下的,而第二帧以后 lasermapping::MapIncremental() 中均是使用转换后的世界坐标系下的点云来更新地图。如果IMU坐标系和雷达坐标系几乎重合,那可能不会有太大影响。但当二者之间存在较大的旋转或平移时,ivox中前两帧点云可能会发生错位。 |
高博您好,我做了个简单的实验验证了这个问题,如果有分析不对的地方还希望您能给出指正。 // Timer::Evaluate([&, this]() { MapIncremental(); }, " Incremental Mapping"); 即不再进行地图更新,地图中仅保存第一帧点云。正常情况下仅依靠第一帧点云,在雷达移动距离较近时,也会约束住。应该表现为能维持一段时间的稳定位姿估计,当新的点云与第一帧点云共同区域较小时位姿估计失败。 1. UrbanLoco Hong Kong Dataset Dataset 5: HK-Data20190117roslaunch faster_lio mapping_velodyne_ulhk.launch 2. utbm utbm_robocar_dataset_20180713_noimage.bagroslaunch faster_lio mapping_velodyne_utbm.launch 3. hku_main_building.bagroslaunch faster_lio mapping_avia.launch 现象是持续了一段时间的稳定估计,雷达与第一帧点云无共同视野时飘走。 4. 分析
5. 补充实验我将第一帧的点云转换到世界坐标系下后,再加入到IVox中,重复上述实验,均为正常表现,即维持了一段时间的稳定位姿估计,当新的点云与第一帧点云共同区域较小时位姿估计失败。 6. 总结根据上面的实验,我还是认为第一帧点云应当转换到世界坐标系下后再加入到IVox中。虽然实际上由于每次估计后会对地图进行更新,新的点云很快会覆盖掉第一帧点云,导致最终的差异并不明显。 期待着您的回复。 |
高博您好,感谢您的工作,在学习您的代码时,有这样的一个问题。按照我的理解,faster-lio估计的是IMU坐标系在世界坐标系下的状态,而世界坐标系应该与第一帧IMU坐标系重合。但在函数 LaserMapping::Run() 中,处理第一帧点云时,却直接将去畸变后,在雷达坐标系下的点云 scan_undistort_ 加入到了ivox中
这里是否应该也和后续的地图更新函数 LaserMapping::MapIncremental() 中的做法一致,将点云转换到世界坐标系下再加入到ivox中呢?
PointBodyToWorld(&(scan_down_body_->points[i]), &(scan_down_world_->points[i]));
期待着您的答复。
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