激光雷达的SLAM算法

激光雷达的SLAM算法是指利用激光雷达获取环境信息，同时通过算法实现机器人的自主定位和建图。根据激光雷达的类型，SLAM算法可以分为2D Lidar SLAM和3D Lidar SLAM两种。其中2D Lidar SLAM主要使用单线雷达建构二维地图，比较出名的算法有gmapping、hector、karto、cartographer等；而3D Lidar SLAM主要针对多线雷达，比较出名的算法有LOAM、LeGO-LOAM、LOAM-livox等。此外，3D激光雷达SLAM算法的框架包括图优化/滤波原理、传感器基础、数据预处理、主流激光雷达SLAM定位算法框架等。总的来说，激光雷达的SLAM算法是机器人领域中非常重要的技术之一，可以实现机器人在未知环境中的自主探索和导航。

相关问题

单线激光雷达slam算法

单线激光雷达SLAM算法是指使用单线雷达建构二维地图的SLAM算法，也被称为2D Lidar SLAM。其中一些著名的单线激光雷达SLAM算法包括gmapping、hector、karto和cartographer。这些算法通常将数据和运动限制在二维平面内，并且运动平面与激光扫描平面平行。其中，gmapping是一个被广泛使用的2D Lidar SLAM算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [有哪些激光雷达SLAM算法？](https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/118160110)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [激光雷达定位算法.docx](https://download.csdn.net/download/qq_41169924/12498274)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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常见的激光雷达slam算法

常见的激光雷达SLAM算法包括：

1. 基于滤波器的SLAM算法，如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和粒子滤波（Particle Filter）。

2. 基于图优化的SLAM算法，如最小二乘法（Least Squares）、非线性优化（Non-linear Optimization）和因子图优化（Factor Graph Optimization）。

3. 基于前后端分离的SLAM算法，如ORB-SLAM、LSD-SLAM和S-PTAM。

4. 基于深度学习的SLAM算法，如DeepSLAM、DeepTIO和LidarSLAM。

这些算法在不同的应用场景中具有各自的优缺点，需要根据具体的需求和实际情况选择合适的算法。