LeGO-LOAM是专门为地面车辆设计的 SLAM 算法，要求在安装的时候Lidar能以水平方式安装在车辆上；如果是倾斜安装的话，也要进行位姿转换到车辆上。而LOAM对Lidar的安装方式没有要求，即使手持都没有关系。

2024年5月7日 · lego-loam在loam的基础上效果有巨大提升，同时代码可读性较高，所以将它作为入门slam的第一个算法非常合适。 LEGO-LOAM系统框架如下所示其核心思想是将同时定位和映射的复杂问题划分为两个算法，该问题旨在同时优化大量变量。

This repository contains code for a lightweight and ground optimized lidar odometry and mapping (LeGO-LOAM) system for ROS compatible UGVs. The system takes in point cloud from a Velodyne VLP-16 Lidar (palced horizontally) and optional IMU data as inputs.

2023年1月11日 · lego-loam主要分为点云分隔, 特征提取, 里程计和建图四个方面, 在特征提取方面它借鉴了loam算法, 并且和其他的激光slam方法相比, lego-loam的亮点是支持闭环检测, 而且作者表示它能够在嵌入式系统上实时地进行位姿估计.

LeGO-LOAM框架用的是广度优先遍历算法做点云聚类，首先从某个节点出发，一层一层地遍历，下⼀层必须等到上⼀层节点全部遍历完成之后才会开始遍历。 如上面这个无向图中：如果我们从A节点开始遍历，那么首先访问和A节点相邻的节点，就是S、B、D，然后再访问和S、B、D相邻的其他节点，就是C。 因此，遍历的顺序是A->S->B->D->C；如果我们从S开始遍历，顺序就是S->A->B->C->D；可以看到，不同的起始点对应的遍历顺序是不同的。 通常我们使用BFS遍历图结构 …

2023年1月16日 · Lidar Mapping模块中LeGO-LOAM提供了基于传感器视野范围与基于图优化获取的两种获取特征对应点方法。 此外，还加入了iSAM2进行后端优化（闭环检测）。 综上，LeGO-LOAM的总体思路与LOAM基本相同，1）把原始点云投影为距离图像，并在进行特征提取之前区分 …

本文介绍的lego-loam同样是针对loam计算效率问题的优化，针对地面移动机器人在室内外环境下运行时的特点，针对性的对loam进行优化

2023年10月26日 · 文章详细介绍了LeGO-LOAM算法的点云分割、特征提取、雷达里程计中的特征匹配和位姿估计，以及与LOAM算法的性能对比，展示了在减少特征点数量、迭代次数和运行时间的同时保持位置估计精度的优势。 作者的实验平台是一个移动小车（UGA），挂载了一个Velodyne VLP-16 线 激光雷达，还配有一个低精度的 IMU；选用的 硬件 平台是 Nvidia Jetson TX2（ARM Cortex-A57 CPU）；整体负载是 20Kg；移动速度为：2.0m/s；测试场景为：地面 …

2019年1月17日 · Legoloam是一种基于激光雷达的实时建图和定位算法，它主要用于自主驾驶车辆、机器人等移动设备的环境感知和定位。为了增加Legoloam的鲁棒性，可以考虑以下算法： 1.

2024年5月9日 · 相对于LOAM算法，LeGo-LAOM能够进行地面优化，同时保证了轻量级；也使用了Keyframe概念以及回环检测位姿图优化的方式对后端进行重构。 对于工业领域而言，LeGo-LOAM有非常广泛的应用，尤其是工业机器人领域，LeGo-LOAM一直都是应聘者必须掌握的框架。