Dol2's Dev Logs

LiDAR-Inertial SLAM 알고리즘을 적용해야할 일이 있어, 몇몇 LIO (LiDAR-Inertial Odometry) 계열의 알고리즘을 살펴봤다. 그 중에 LIO-SAM 과 FAST-LIO2 알고리즘이 적당하겠다 싶어 먼저 FAST-LIO2 알고리즘을 설치해 봤다. 먼저 아래 github 레포지토에 들어가보자. GitHub - hku-mars/FAST_LIO: A computationally efficient and robust LiDAR-inertial odometry (LIO) package A computationally efficient and robust LiDAR-inertial odometry (LIO) package - GitHub - hku-mars/FAST_LIO: A com..

지난번 포스팅에서 Ubuntu 에서 VLP-16 라이다 센서의 데이터를 ROS 를 사용하여 Visualize 하는 방법 까지 진행 해 봤다. 이번 포스팅에서는 LiDAR 를 이용한 SLAM 알고리즘을 돌려보고자 한다. 2014 년도에 발표된 LOAM : LiDAR Odometry and Mapping in real-time 이라는 논문에서 LiDAR 센서 기반의 SLAM 알고리즘을 구현 했는데 이를 VLP-16 벨로다인 센서에 맞춰 ROS 패키지로 배포하고 있다. 이 패키지를 사용하여 LiDAR SLAM 을 실행 해 보자. 아래는 ROS 에서 배포중인 loam_velodyne 패키지에 대한 Wiki 링크이다. loam_velodyne - ROS Wiki Only released in EOL distros..

ORB-SLAM 코드를 볼 기회가 생겨서 분석한 내용들을 정리해 보려고 한다. ORB-SLAM3는 Monocular, Stereo, RGB-D SLAM 에 더해 Inertial Sensor 정보까지 통합하여 SLAM을 수행한다. 사실 ORB Feature를 사용해서 Monocular SLAM을 수행한 것이 2015년 논문으로 발표된 ORB-SLAM 이고, ORB-SLAM을 기반으로 Stereo, RGB-D 센서로 까지 확장한 것이 2016년 발표된 ORB-SLAM2 이며, 여기에 덧붙여 Inertial Sensor값을 Integration하고 Atlas 맵을 도입한 것이 2021년 발표된 ORB-SLAM3 이다. 결국, ORB-SLAM3는 이전 버전의 통합본 이라고 할 수있다. 아래 링크에서 소스코드는 ..