2021-04-05

论文阅读《LOAM：Lidar Odometry And Mapping in realtime》
本文的主要贡献在于，提供了一个可以实时，效果较好的激光里程计与建图框架。相当于两个节点，一个10hz的里程计节点，一个1hz的建图节点

步骤一：特征点提取，两要两不要

两要：边缘点，平面点。
两不要：有些点容易引入误差，在采样的时候要尽量避免，一类是与激光束近似平行的点，一类是随着遮挡，变化剧烈的点。

上图a中的B点与图b中的A都，都是属于不好的点，应该筛除掉。

步骤二：运动估计

对每一帧的激光数据的位姿进行估计。使用非线性优化的方法，求得每一帧的位置，代价函数使用的是特征点之间的欧式距离。优化方法采用的是LM。

步骤三：建图

基本上是每一圈作为一个关键帧，将一段时间内的点都转到当前坐标系下，然后使用当前一圈的点云，与上一帧的map去做匹配。
这个过程中，点云去畸变就是使用的运动估计中的位姿。
运动估计与建图中使用的cost本质上是一样的，整体来讲，提供了一个非常好的框架，易实现，高效。

参考：
1.

标签：一帧,04,05,步骤,里程计,建图,估计,2021,节点
来源： https://blog.csdn.net/wang_jun_whu/article/details/115444865