zhaoliang的博客

基于地图的激光雷达定位算法汇总（含开源代码）

经典的开源激光雷达闭环检测策略

SLAM（状态估计）中的退化问题，On Degeneracy of Optimization-based State Estimation Problems论文理解

SLAM中的动态物体去除问题

3D激光SLAM,lidar,vslam，多模态

GLIO: Tightly-Coupled GNSS/LiDAR/IMU Integration for Continuous and Drift-free State Estimation

LIW-OAM: Lidar-Inertial-Wheel Odometry and Mapping是一种融合激光雷达、惯性测量单元（IMU）和轮式编码器的里程计和建图系统。

VoxelMap论文理解，Efficient and Probabilistic Adaptive Voxel Mapping for Accurate Online LiDAR Odometry

ros melodic下r3live编译与运行

Point-LIO: Robust High-Bandwidth LiDAR-Inertial Odometry,一种鲁棒且高带宽的LIO算法，具备在极端剧烈运动条件下稳定估计的能力。

ROLL: Long-Term Robust LiDAR-based Localization With Temporary Mapping in Changing Environments

在SLAM问题中，状态估计问题被建模为最大后验概率问题，在假设为高斯分布的情况下即为最小化损失函数的一个最小二乘问题，并通过泰勒展开转化为增量迭代求解问题。随着SLAM系统的运行，状态变量的规模不断增大，如果使用滑动窗口，只对窗口内的相关变量进行优化，便可以大大减小计算量。4）计算每个残差，对应的Jacobian，并将各参数块拷贝到统一的内存（parameter_block_data）中。1）保留次新帧的IMU测量，丢弃该帧的视觉测量，将上一次先验残差项传递给marginalization_info。

Ceres solver使用教程

激光SLAM中Z轴漂移优化

基于rviz_satellite和mapviz实现将GPS数据在卫星地图显示

ICP、PL-ICP、PP-ICP、GICP、CT-ICP原理介绍及对比