LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

摘要

提出了基于因子图的紧耦合的Lidar-IMU系统，允许大量的相对或绝对的观测（来自不同传感器的观测如回环检测、GPS等）作为因子添加到系统中。

为了确保实时性能，对位姿优化采用边缘化旧的激光雷达扫描操作，而不是使用激光扫描来匹配全局点云地图。

MSCKF-1-前端

开源代码：

1. VLP-16-说明书摘要

2. 激光脉冲间隔

3. 数据量计算

LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time

摘要

主要思想，通过两个算法来同时优化大量变量，其中一个是作为高频输出的里程计，另一个是以更低的固定频率运行的后端优化。结合这两种算法，该方法可以实现实时分析。该方法已通过大量的实验和KITTI测程基准进行了评价。结果表明，该方法可以达到最先进的离线批处理方法的水平

1. 3D-激光雷达定位方法汇总

本次调查的目的是回顾和介绍与三维激光雷达定位相关的工作，比较文献中报道的不同结果，并讨论各自的优缺点。

2. 3D Registration Based Methods

通常与离线构建的地图结合使用，这些方法的优越性在于使用点云配准的方法。虽然这些方法非常精确，但当只依赖于激光雷达数据时，它们的速度太慢，无法实现实时处理。

Complex urban dataset with multi-level sensors from highly diverse urban environments

摘要

提供了数据集地址: http://irap.kaist.ac.kr/dataset.

1. ROS驱动-组合导航-星网宇达M2

这里使用的是Apollo D-Kit套件，采用的是星网宇达公司的M2组合导航。第一步先对组合导航进行设置，第二步是修改ROS社区开源Package nmea_navsat_driver驱动

2. 配置M2

2.1. 清空输出

1
2

$cmd,through,usb0,null*ff
$cmd,output,usb0,null*ff

BASALT-2-3D点的参数化表达

VINS-Mono-3-初始化和闭环

初始化

初始化要解决什么问题？

1. 线性系统的能控性和能观性

能控性和能观测性是现代控制理论中两个很重要的基础性概念，最优控制和最佳估计都是以它们的存在为条件的，是由 Kalmen（卡尔曼）1960年首先提出的。

可控性和可观测性就是回答“系统的状态是否能控制“和”状态的变化能否由输出测量出来这两个问题。

1.1. 例子