LIO-SAM-DetailedNote：深入解析3D SLAM的利器-优快云博客

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LIO-SAM-DetailedNote：深入解析3D SLAM的利器

LIO-SAM-DetailedNote LIO-SAM源码详细注释，3D SLAM融合激光、IMU、GPS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LIO-SAM-DetailedNote

项目介绍

LIO-SAM-DetailedNote 是一个对LIO-SAM源码进行详细注释的开源项目，旨在帮助开发者深入理解3D SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术。LIO-SAM是一种融合了激光雷达（Lidar）、惯性测量单元（IMU）和GPS数据的SLAM算法，通过因子图优化实现高精度的定位与地图构建。

该项目不仅提供了LIO-SAM的源码解析，还通过知乎专栏文章详细讲解了每个模块的功能和实现细节。无论你是SLAM领域的初学者，还是希望深入研究LIO-SAM的高级开发者，LIO-SAM-DetailedNote都能为你提供宝贵的学习资源。

项目技术分析

LIO-SAM的核心技术包括激光运动畸变校正、点云特征提取、IMU预积分和因子图优化。以下是每个模块的技术分析：

激光运动畸变校正（ImageProjection）：
- 利用IMU数据和IMU里程计数据计算激光点云的运动畸变，并进行校正。
- 通过IMU的姿态角和IMU里程计的位姿，对当前帧激光位姿进行粗略初始化。
点云特征提取（FeatureExtraction）：
- 计算点云中每个点的曲率，提取角点和平面点特征。
- 这些特征点用于后续的scan-to-map匹配和因子图优化。
IMU预积分（ImuPreintegration）：
- 通过激光里程计和IMU数据构建因子图，优化当前帧的状态（位姿、速度、偏置）。
- 利用优化后的状态，预测每一时刻的IMU里程计。
因子图优化（MapOptimization）：
- 执行scan-to-map匹配，更新当前帧的位姿。
- 添加激光里程计因子、GPS因子和闭环因子，进行因子图优化，更新所有关键帧位姿。
- 检测闭环，构建闭环因子并加入因子图优化。