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上传时间: 2021-01-07
详细说明：目的
LOAM是KITTI测试中排名第一的状态估计和激光建图方法，知名度很高，在它的基础上衍生出了很多改进版本，例如ALOAM、LEGO-LOAM、Inertial-LOAM等。
本文通过对论文和代码的细节进行分析，试图弄明白这个方法的特点以及为何有如此优秀的性能。
1 特征点提取
通过匹配每帧激光点云与上一帧点云，可以得到两帧之间机器人的相对位移，这是激光里程计的工作方式。传统的方法是直接在原始的点云上操作（例如ICP算法），但是LOAM采用了更巧妙的方法，它不是直接对大量的点云进行变换，而是在点云的基础上提取出相对较少的特征点，然后再用特征点进行匹配。
如何得到特征点呢？特
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