rtab和liom算法融合

RTAB-Map和LIO-Mapping都是用于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的算法，它们可以将机器人在未知环境中的运动轨迹和所在位置估计出来，并将环境地图构建出来。

将这两个算法进行融合可以提高SLAM的精度和鲁棒性，具体实现方法有以下几种：

1.将RTAB-Map的地图作为LIO-Mapping的先验地图，LIO-Mapping在此基础上进行增量式SLAM，实现高精度的实时定位和地图构建。

2.将LIO-Mapping的点云数据作为RTAB-Map的输入，RTAB-Map通过特征提取和匹配算法对点云进行处理，得到更加准确的机器人位姿和地图。

3.将RTAB-Map和LIO-Mapping各自的优点进行融合，例如RTAB-Map可以处理环境中的闭环，而LIO-Mapping可以处理动态环境中的点云变化等问题。可以采用多传感器融合的方法，将激光雷达、摄像头、惯性传感器等数据进行融合，提高SLAM的精度和鲁棒性。

总之，RTAB-Map和LIO-Mapping的融合可以提高SLAM的精度和鲁棒性，为机器人在未知环境中的导航和定位提供更加可靠的技术支持。