lego-loam整个算法的流程的详解

Lego-LOAM是一种基于激光雷达的SLAM算法，其主要流程如下：

1.点云预处理：使用IMU数据来估计每个点的运动畸变，将点云投影到一个平面上，生成一个2D点云。

2.特征提取：在2D点云中提取特征点，使用分段线性重采样（Voxel Grid）将点云离散化，减少点数量，并计算每个点的曲率。在曲率上设定一个阈值，选择曲率大于该阈值的点作为特征点。

3.特征匹配：通过特征描述子（如FPFH）对相邻两帧的特征进行匹配，得到匹配点对。

4.位姿估计：使用匹配点对进行位姿估计，采用ICP算法来优化位姿。

5.局部地图构建：将匹配点对加入到当前帧的局部地图中，同时根据匹配点对的关系来构建点云之间的约束，用于后续全局优化。

6.全局优化：使用GTSAM对所有帧的位姿进行优化，得到更准确的位姿估计结果。

7.回环检测：通过检测到之前已经遍历过的位置来判断当前位置是否回环。如果检测到回环，则使用回环位置与当前位置之间的约束来进行位姿的优化。

8.地图更新：将优化后的位姿信息应用于局部地图和全局地图中，更新地图信息。

9.重定位：如果机器人迷失了位置，则可以使用全局地图来进行重定位。

综上所述，Lego-LOAM是一种高效的基于激光雷达的SLAM算法，其通过将点云投影到二维平面上来提高运行速度，并使用特征提取和匹配来减少计算量，同时通过局部地图和全局优化来提高精度。