Matlab实现LOAM特征点提取算法

Matlab实现LOAM特征点提取算法

LOAM（Lidar Odometry and Mapping）是一种激光雷达里程计和建图算法，广泛应用于自主驾驶和机器人导航领域。本文将介绍如何使用Matlab实现LOAM特征点提取算法，并提供相应的源代码。

1. 算法概述
   LOAM特征点提取算法基于激光雷达数据，在点云中提取出具有明显特征的点，如边缘点和平面点。算法主要包括以下几个步骤：
   1.1 点云预处理：对原始点云进行去噪和滤波处理，以减少噪声和不必要的点。
   1.2 特征点提取：通过点云曲率计算，提取出具有明显特征的边缘点和平面点。
   1.3 特征点筛选：根据点云曲率和相邻点之间的角度关系，筛选出具有良好特征的点。
   1.4 特征匹配：对当前帧和上一帧提取的特征点进行匹配，以获得对应关系。
   1.5 姿态估计：利用特征点的对应关系，计算出当前帧相对于上一帧的姿态变化。
   1.6 地图构建：将特征点转换到全局坐标系下，构建三维地图。

2. Matlab实现
   以下是使用Matlab实现LOAM特征点提取算法的示例代码：

% 步骤 1：点云预处理
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