fast-lio-localization代码详解

fast-lio-localization是一种快速激光雷达定位算法，它是基于LIO-SAM算法的改进版，目标是提高算法的定位精度和实时性。以下是fast-lio-localization算法的代码详解：

首先，fast-lio-localization算法会对激光雷达扫描数据进行处理，将其转换为点云数据。这部分代码如下：

// 将激光雷达数据转换为点云数据
laserCloudCornerLast = (*cornerCloud);
laserCloudSurfLast = (*surfCloud);
transformToEnd(laserCloudCornerLast, 6 * cloudSizeCornerLast, laserCloudCornerLast);
transformToEnd(laserCloudSurfLast, 6 * cloudSizeSurfLast, laserCloudSurfLast);

其中，`cornerCloud`和`surfCloud`分别表示激光雷达扫描得到的角点和面点云数据，`laserCloudCornerLast`和`laserCloudSurfLast`则是处理后的点云数据。

接着，fast-lio-localization算法会对点云数据进行降采样，减少计算量。这部分代码如下：

// 对角点和面点云数据进行降采样
downSizeFilterCorner.setInputCloud(laserCloudCornerLast);
downSizeFilterCorner.filter(*laserCloudCornerLast2);
downSizeFilterSurf.setInputCloud(laserCloudSurfLast);
downSizeFilterSurf.filter(*laserCloudSurfLast2);

其中，`downSizeFilterCorner`和`downSizeFilterSurf`分别表示角点和面点云数据的降采样滤波器，`laserCloudCornerLast2`和`laserCloudSurfLast2`则是降采样后的点云数据。

然后，fast-lio-localization算法会提取点云数据的特征，用于后续的匹配和优化。这部分代码如下：

// 提取角点和面点云数据的特征
extractorCorner.setInputCloud(laserCloudCornerLast2);
extractorCorner.compute(*laserCloudCornerLast2);
extractorSurf.setInputCloud(laserCloudSurfLast2);
extractorSurf.compute(*laserCloudSurfLast2);

其中，`extractorCorner`和`extractorSurf`分别表示角点和面点云数据的特征提取器，`laserCloudCornerLast2`和`laserCloudSurfLast2`则是特征点云数据。

接着，fast-lio-localization算法会将点云数据进行配准和匹配，得到当前位置的估计值。这部分代码如下：

// 将角点和面点云数据进行配准和匹配，得到当前位置的估计值
if (cloudSizeSurfLast2 > 10 && cloudSizeCornerLast2 > 10) {
    kdtreeCornerLast->setInputCloud(laserCloudCornerLast2);
    kdtreeSurfLast->setInputCloud(laserCloudSurfLast2);
    for (int iterCount = 0; iterCount < maxIterations; iterCount++) {
        // 匹配角点和面点
        laserCloudOri->clear();
        coefSel->clear();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            transformToEnd(&laserCloudCornerStack2[i * 6], laserCloudCornerStackNum2[i], laserCloudOri);
            findCorrespondingSurfFeatures();
            findCorrespondingCornerFeatures();
        }
        // 进行优化
        solveTransform();
    }
}

其中，`kdtreeCornerLast`和`kdtreeSurfLast`分别是角点和面点的Kd-tree，用于加速匹配。`laserCloudOri`表示当前位置的点云数据，`coefSel`表示匹配得到的系数。

最后，fast-lio-localization算法会对得到的位置进行优化，得到最终的定位结果。这部分代码如下：

// 对位置进行优化，得到最终的定位结果
laserOdometry->transformSum[0] += imuPitchStart;
laserOdometry->transformSum[1] += imuYawStart;
laserOdometry->transformSum[2] += imuRollStart;
transformUpdate();
transformSumToPointAssociate();
accumulatedError += sqrt(
    (transformTobeMapped[3] - transformLast[3