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LIO-SAM在后端中同时维护着两个里程计#xff0c;一个是增量式里程计#xff0c;一个是优化后的里程计#xff0c;其中优化后的里程计是经过imu、回环、gps因子图联合优化后的结果#xff0c;是整个系统中最准确的位姿估计#xff0c;那么为什么还需要维…前言
LIO-SAM在后端中同时维护着两个里程计一个是增量式里程计一个是优化后的里程计其中优化后的里程计是经过imu、回环、gps因子图联合优化后的结果是整个系统中最准确的位姿估计那么为什么还需要维护增量式里程计呢
以下是我的理解不一定正确如有错误或者不一样的见解欢迎在评论区留言讨论。 我认为最主要的原因或者是最大的用途是需要用增量式里程计信息结合imu预积分信息进行联合的因子图优化更新IMU偏置。 为何此处要进行联合imu的因子图优化呢 此处因子图优化可以更新三个变量分别是:当前帧位姿、速度、IMU偏置。其中前两个完全可以采用后端优化后的里程计信息要比此处优化后的位姿更加准确因此这里的因子图优化操作最不可替代的是更新IMU偏置。 那么为什么不采用后端优化后的里程计信息结合imu预积分信息进行联合的因子图优化更新IMU偏置呢 增量式里程计是一个平滑的结果不会有大幅度的位姿跳跃适用于因子图优化时帧间的位姿变换对imu预积分的约束。而后端优化后的里程计经过联合因子图优化后尤其是回环时全局的位姿的调整其帧间的位姿变换幅度可能较大这样对IMU预积分的约束就起不到什么效果也就无法准确的更新IMU偏置。 因此我认为如果不需要更新IMU偏置在LIO-SAM中完全可以不维护增量式里程计直接使用后端优化后的位姿联合IMU帧间的预积分结果就可以发送最终的imu里程计信息。
