
OpenFOAM 8 | OpenFOAM
2020年9月1日 · OpenFOAM version 8 provides improved usability, robustness and extensibility, and new developments for thermophysical transport modelling, heat transfer, particle tracking, reacting multiphase flows, chemistry/combustion, turbulence and more…
OpenFOAM 8 Released | OpenFOAM Foundation | OpenFOAM
2020年7月22日 · OpenFOAM version 8 provides new code frameworks in multiphase flows, momentum and thermophysical transport and improved functionality for film, heat transfer, reactions, meshing, case control.
OpenFOAM Foundation repository for OpenFOAM version 8 - GitHub
OpenFOAM has an extensive range of features to solve anything from complex fluid flows involving chemical reactions, turbulence and heat transfer, to solid dynamics and electromagnetics.
GitHub - wh200720041/floam: Fast LOAM: Fast and Optimized …
This work is an optimized version of A-LOAM and LOAM with the computational cost reduced by up to 3 times. This code is modified from LOAM and A-LOAM . Modifier: Wang Han, Nanyang Technological University, Singapore. 1. Demo Highlights. Watch our demo at …
激光里程计系列(一):F-LOAM - 知乎 - 知乎专栏
所谓“激光里程计”,是指利用激光雷达 (LiDAR)进行递推地位姿状态估计的方法,其中最为著名的莫过于 张楫博士 的大作 LOAM: LIDAR odometry and mapping in real-time (后续还有更为完整的期刊论文版本)。 目前比较杰出的激光里程计解决方案基本都沿用了LOAM的整体架构和思路,并在某些方面进行了改进和完善。 关于LOAM的要点介绍和代码解析可以去考古一下我当年的系列文章: LOAM:3D激光里程计及环境建图的方法和实现(一) LOAM:3D激光里程计及环境建图 …
LOAM系列——FLOAM配置、安装、问题解决及VLP16测试效果及 …
2023年9月23日 · 您也许需要运行“apt --fix-broken install”来修正上面的错误。 下列软件包有未满足的依赖关系: libaria-dev : 依赖: libaria2 (= 2.8.0+repack-1.2ubuntu1) 但是它将不会被安装 ros-melodic-hector-slam : 依赖: ros-melodic-hector-compressed-map-transport 但是它将不会被安装 依赖: ros-melodic-hec...
Floam:Ubuntu20.04下的编译与运行 - CSDN博客
2021年6月9日 · 本文详细介绍了如何在Ubuntu20.04环境下从源码编译并运行激光雷达SLAM方案Floam,包括所需依赖库ceres的安装、解决ROS C++14支持问题、多版本pcl的安装配置等。
推导 floam 中的导数 - 知乎 - 知乎专栏
floam 的论文名称是“F-LOAM: Fast LiDAR Odometry And Mapping”,是一个高效率的激光 slam 系统,代码可读性非常好,对新手非常友好。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2107.00822代码地址: https://github.c…
IROS 2021 | F-LOAM:快速激光雷达里程计建图算法 - CSDN博客
2022年4月2日 · 在本文中提出了一个通用的解决方案,旨在为基于激光雷达的SLAM提供一个高计算效率和高精度的系统框架。 本文采用非迭代的两级失真补偿方法来降低计算成本。 对于每个扫描输入,提取到的线特征和平面特征分别与局部线地图和局部平面地图进行匹配,同时使用迭代位姿优化进行局部平滑度处理。 为了评估算法在高挑战性场景下的性能,进行了全面的实验,包括AGV的定位和自动驾驶公共数据集。 在公共数据集评估中,该算法具有较好的定位精度,处 …
F-LOAM论文详解 - 知乎 - 知乎专栏
提取出对应的最优线和面后,就可以找到当前特征点对应的相关全局线 / 面,然后通过最小化当前特征点和全局线 / 面之间距离,求得当前位置和全局图之间的 位姿变换。 传统特征匹配只优化上述几何距离,没考虑到特征点的局部分布。 但是观察到线特征和面特征在连续扫描中是连贯的,对于匹配很重要,因此引入权重方程。 为了减少计算,用之前计算的局部光滑度来算权重,对于光滑度为 \sigma_ {\mathcal {E}} 的线特征点 \mathbb {p}_ {\mathcal {E}} 和光滑度为 \sigma_ …