slam领域使用的lio-sam

lio-sam（Lidar Odometry and Mapping in Real-time with Scan Matching）是一种在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）领域中使用的算法。它结合了激光雷达的里程计和地图构建，实现了实时的环境感知和定位。

lio-sam算法主要基于激光雷达数据，通过扫描匹配来估计机器人在环境中的运动，并同时构建地图。它使用了基于图优化的方法，通过优化机器人的轨迹和地图，以提高定位和地图的精度。

lio-sam算法具有较低的计算复杂度和较高的实时性能，使其适用于自动驾驶、无人机、机器人导航等领域。它在环境中实时感知和定位的能力使得机器人能够准确地理解环境并规划路径。

需要注意的是，lio-sam算法是一个特定的SLAM算法，它在SLAM领域中有自己的特点和应用。还有其他许多SLAM算法可供选择，具体选择哪种算法取决于应用场景和需求。

相关问题

解释一下SC-LIO-SAM相比与原始的LIO-SAM的创新点和优化点

SC-LIO-SAM是基于原始的LIO-SAM算法的改进版本，主要的创新点和优化点如下：

1. 线性化：SC-LIO-SAM通过对点云进行线性化处理，以减少非线性优化的计算量，从而提高了算法的效率和精度。

2. 动态分配：SC-LIO-SAM根据点云的密度情况，动态地将点云划分为不同的分段，从而使算法能够适应不同的场景和点云密度变化。

3. 线束滤波：SC-LIO-SAM采用了线束滤波的方法，可以有效地去除点云中的噪声和外部干扰，提高了算法的精度和鲁棒性。

4. 稀疏表示：SC-LIO-SAM采用了稀疏表示的方法，可以有效地降低计算复杂度，同时提高了算法的精度和效率。

综上所述，SC-LIO-SAM相比于原始的LIO-SAM算法，具有更高的精度、更快的计算速度和更强的鲁棒性，可以更好地应用于实际的点云SLAM任务中。

ubuntu20.04跑LIO-SAM

好的，针对您的问题，我可以给出以下步骤：

1. 安装ROS：在Ubuntu 20.04上安装ROS的方法可以参考官方文档：http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu

2. 安装LIO-SAM：LIO-SAM是一个基于ROS的激光雷达SLAM算法，可以在GitHub上找到源代码和安装说明：https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM

3. 运行LIO-SAM：按照LIO-SAM的说明，启动激光雷达和IMU，并运行LIO-SAM节点即可开始SLAM。