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Voxelmap++: Mergeable Voxel Mapping Method for Online LiDAR(-inertial) Odometry
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三种激光头在SLAM应用中的鲁棒性不一 #3

Closed jiawenquan closed 1 year ago

jiawenquan commented 1 year ago

三种激光头在SLAM应用中的鲁棒性不一,与Fast LIO2进行了对比。

Hesai XT32: • 鲁棒性优秀,表现出色。 Ouster 32线 & Mid360: • 鲁棒性差。 • 与Fast LIO2对比,无法完成有效建图。

希望作者能对Ouster 32线和Mid360进行优化适配。疑似问题源于噪音协方差。Hesai XT32的表现可作为参考。

jiawenquan commented 1 year ago

三种激光头在SLAM应用中的鲁棒性不一,与Fast LIO2进行了对比。

Hesai XT32: • 鲁棒性优秀,表现出色。 Ouster 32线 & Mid360: • 鲁棒性差。 • 与Fast LIO2对比,无法完成有效建图。

希望作者能对Ouster 32线和Mid360进行优化适配。疑似问题源于噪音协方差。Hesai XT32的表现可作为参考。

你好,你也是自己的数据跑的嘛,我用hesai跑的,很容易就跑飞了

需要修改适配hesai 激光头,时间戳赋值

Sunnystaste commented 1 year ago

可能是3DOF的理论部分存在一些缺陷: d的物理意义是截距,它的不确定度会因平面距原点的变远而变大,最后传导到测量方差R上,导致系统更信赖接近原点的平面。 表现就是跑稍微长一点的数据就飞了hhh。

Sunnystaste commented 1 year ago

可能是3DOF的理论部分存在一些缺陷: d的物理意义是截距,它的不确定度会因平面距原点的变远而变大,最后传导到测量方差R上,导致系统更信赖接近原点的平面。 表现就是跑稍微长一点的数据就飞了hhh。

那这个有办法改进吗,你说的3DOF是指论文中的哪部分

3DOF指的是平面的协方差。目前在Private仓库下构思改进方案,尝试把法向量的不确定度和距离的不确定度分开。

zhujinwen0924 commented 1 year ago

Good Job!!!