R3LIVE is a novel LiDAR-Inertial-Visual sensor fusion framework, which takes advantage of measurement of LiDAR, inertial, and visual sensors to achieve robust and accurate state estimation. R3LIVE is built upon our previous work R2LIVE, is contained of two subsystems: the LiDAR-inertial odometry (LIO) and the visual-inertial odometry (VIO).

2021年9月10日 · In this letter, we propose a novel LiDAR-Inertial-Visual sensor fusion framework termed R3LIVE, which takes advantage of measurement of LiDAR, inertial, and visual sensors to achieve robust and accurate state estimation. R3LIVE is contained of two subsystems, the LiDAR-inertial odometry (LIO) and visual-inertial odometry (VIO).

2023年9月25日 · 在本论文中，我们提出了一种新颖的激光雷达-惯性-视觉传感器融合框架，命名为R3 LIVE，利用激光雷达、惯性和视觉传感器的测量来实现强大而准确的状态估计。 R3 LIVE包含两个子系统，即激光雷达-惯性里程计（LIO）和视觉-惯性里程计（VIO）。 LIO子系统（FASTLIO）利用来自激光雷达和惯性传感器的测量数据构建全局地图的几何结构（即3D点的位置）。 VIO子系统利用视觉-惯性传感器的数据渲染地图的纹理（即3D点的颜色）。 具体而 …

Abstract: In this paper, we propose a novel LiDAR-Inertial-Visual sensor fusion framework termed R 3 LIVE, which takes advantage of measurement of LiDAR, inertial, and visual sensors to achieve robust and accurate state estimation. R 3 LIVE consists of two subsystems, a LiDAR-Inertial odometry (LIO) and a Visual-Inertial odometry (VIO). The LIO ...

2022年1月10日 · R3LIVE，全称为Recurrent Relational Network for Live Video，是由香港大学开发的一个开源项目，专注于实时视频分析。这个项目的核心是利用递归关系网络（Recurrent Relational Networks, RNNs）来处理视频中的时序...

本文提出一种新的激光-惯性-视觉传感器 融合框架，称为 \textbf {R}^3 \textbf{LIVE} ，其利用激光雷达、惯性以及视觉传感器测量去实现鲁棒精确的状态估计。

R3LIVE-dataset is collected in various scenes (e.g., walkway, park, forest, etc) at different times in a day (i.e., morning, noon, and evening), which allows the dataset to capture both structured urban buildings and cluttered field environments with different lighting conditions.

R3LIVE这个工作我已经关注很久了，它在传统SLAM框架下搭建了一套 高性能雷达odometry - 彩色点云Mapping - 三维重建 的体系，将Lidar-相机-IMU更直接有效的融合。 它在建图的同时把RGB信息通过 VIO子系统 给点云上色，并通过一定的方法优化这个上色。 给点云的xyz加上了RGB和协方差信息之后，数据的信息要素就变多了，可拓展性也变强了。 可以说， 在现在已有的所有slam框架中，r3live是唯一能做到这一点的，这就是这个工作真正值得吹的，最牛逼的地 …

2024年8月26日 · r3live是香港大学mars实验室提出的一种融合imu、相机、激光的slam方法，r3live由两个子系统组成，一个激光惯性里程计（lio）和一个视觉惯性里程计（vio）。lio子系统（fast-lio）利用来自激光雷达和惯性传感器的测量数据，并且构建地图的几何结构（即3d点位 …

R3LIVE 是香港大学 Mars实验室 提出的一种融合 imu 、 相机 、激光的 SLAM 方法。 系统以imu为核心，利用 激光雷达 和相机的观测修正系统状态。 算法相当于不断以imu的预测为基础，每当得到了新的相机或激光的观测，就对系统状态进行更新，实现了多传感器信息融合。 其中激光雷达的观测与 LIO 相同，相机的观测则分为两步：先是用跟踪点的重投影误差，再基于更新结果用跟踪点的光度误差再次进行状态更新。 R3LIVE系统有两个主要的线程： VIO 和LIO，两个线程按时间 …