fast-lio-localization代码详解

fast-lio-localization 是一个基于激光雷达的自主定位和地图构建算法。下面是该算法的代码详解：

1. 预处理

在 fast-lio-localization 中，预处理的目的是将原始的点云数据转换为更方便和高效的形式，并减少噪声对后续步骤的影响。首先，使用体素格网将原始点云数据压缩为稠密点云。然后，使用局部平面拟合对稠密点云进行平滑过滤，以去除噪声和不必要的细节。最后，将过滤后的点云数据转换为极坐标形式，以方便后续的处理。

2. 特征提取

在 fast-lio-localization 中，使用基于特征的方法对预处理后的数据进行特征提取。首先，使用 RANSAC 算法估计激光雷达的运动模型。然后，使用扫描匹配算法将当前帧与地图中的参考帧对齐，并计算两帧之间的相对位移。最后，使用特征点提取算法提取特征点，以进一步优化位姿估计。

3. 位姿估计

在 fast-lio-localization 中，使用基于滤波器的方法进行位姿估计。具体来说，使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）对激光雷达的运动模型进行建模，并使用观测模型将当前帧与参考帧对齐。最终，EKF 输出当前帧的位姿估计，以及估计的协方差矩阵。

4. 地图构建

在 fast-lio-localization 中，使用基于滤波器的方法进行地图构建。具体来说，使用 EKF 对当前帧的位姿估计进行建模，并将其与之前的位姿估计进行拼接，以构建整个地图。此外，还使用扫描匹配算法将当前帧与地图中的参考帧对齐，以进一步提高地图的精度和稳定性。

以上是 fast-lio-localization 算法的主要步骤和实现方法的简要介绍。