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。