LVI-SAM算法思想

LVI-SAM (Light Detection and Ranging - Visual-Inertial odometry via Smoothing and Mapping)算法思想基于Lidar(激光雷达)和视觉-惯性传感器的数据融合[^1]。它通过将激光雷达点云与视觉特征以及惯性测量单元(IMU)数据紧密集成，实现高精度的定位和地图构建。该方法通常涉及以下步骤：

1. **数据预处理**：对激光雷达和视觉数据进行校准和滤波，去除噪声和异常值。

2. **特征提取**：从视觉数据中提取关键点，如SIFT、ORB或其他特征匹配技术。

3. **姿态估计**：利用IMU数据和特征匹配，通过优化算法（如EKF或UKF）估计相机或lidar的运动。

4. **地图构建**：激光雷达点云与估计的运动相结合，更新全局地图并进行SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）。

5. **平滑与优化**：通过Smoothing and Mapping（SAM）框架，对连续的位姿估计进行平滑处理，提高整体一致性。

LIO-SAM与LVI-SAM类似，但可能更侧重于纯惯性系统的数据融合，或者简化了激光雷达的使用，专注于视觉和IMU数据的融合。