LIO-SAM源码解读:总体架构篇

本文详细解读了LIO-SAM(激光惯导SLAM)的源码,包括激光运动畸变校正、特征提取、IMU预积分和因子图优化四个核心部分。通过激光校正、特征匹配、因子图优化实现精确的定位与建图,同时涉及闭环检测以提高SLAM系统的鲁棒性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参考文章链接:知乎 卢涛

关于LIO-SAM的论文解读,请查看 论文解读
本文旨在对源代码进行阅读学习,这里记录下来,希望可以帮到有需要的同学,如有错误的地方,请您批评指正。

目录

  1. LIO-SAM源码解读(一):ImageProjection
  2. LIO-SAM源码解读(二):FeatureExtraction
  3. LIO-SAM源码解读(三):TransformFusion 和 IMUPreintegration
  4. LIO-SAM源码解读(四):mapOptimization

整体流程

代码结构图
在这里插入图片描述

因子图

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