概括一下激光slam的工作原理

激光SLAM，即激光测距 slam（Simultaneous Localization And Mapping），是一种通过激光雷达数据来构建环境地图并同时估计机器人自身位置的技术。其工作原理大致可以分为以下几个步骤：

1. **数据采集**：激光雷达（如ToF、LIDAR）发射激光脉冲，扫描周围环境，接收反射回来的数据点，形成点云。

2. **特征提取**：对点云进行处理，提取出稳定的几何特征，如边缘、平面和角落等，作为地图元素。

3. **局部建图**：实时构建机器人附近的环境模型，通常使用概率图（如 Occupancy Grid Map 或 Point Cloud Map）或特征匹配（如 Bag of Words）来表示空间。

4. **位姿估计**：结合运动学模型和传感器数据，比如 odometry（轮式机器人），或直接从激光数据中估计算法（如 ICP - Iterative Closest Point），求解机器人的位置和姿态变化。

5. **全局关联**：当机器人移动时，将新的局部地图与之前的部分进行配准，通过数据融合（如束条法或优化方法）来合并和更新整体地图。

6. **循环闭合检测**：通过比较新旧地图，识别是否已经回到之前的区域，这有助于提高定位精度，并校正累积误差。

7. **持续优化**：整个过程是一个迭代的过程，在不断移动的同时持续优化地图和自身的估计。