一、点云地图整体流程
二、激光里程计方案
2.1 ICP点到点
2.1.1 ICP推导
2.1.2 ICP改进
2.2 NDT
2.2.1 NDT推导
2.2.2 NDT改进
2.3 LOAM系
2.3.1 LOAM
2.3.2 A-LOAM
2.3.3 LEGO-LOAM
2.4 数据集和评价指标
2.4.1 KITTI简介
2.4.2 指标
一、点云地图整体流程
二、激光里程计方案
2.1 ICP点到点
初始位置要求更好
2.1.1 ICP推导
核心思想:将旋转和平移分开求解，先求得旋转，然后根据旋转求得平移值
Trace对角线值，交换相乘顺序，不变
求解后，进行迭代
2.1.2 ICP改进
ICP是假设模型，点到点本身就是模糊求解，一堆点云不可能完全重叠到同一个地方。
2.2 NDT
NDT计算了两点云每个格栅的分布和分布之间的差异，鲁棒性高
2.2.1 NDT推导
第一点云的特征分布只需要计算，第二点云不需要每次迭代计算，第一点云格栅中第二点云的概率最大。
2.2.2 NDT改进
2.3 LOAM系
2.3.1 LOAM
1、提取特征
1)按线束分割
2、帧间匹配
1)定义点到线，点到面之间的距离
2）寻找与Rt的联系
最完美的情况是旋转平移，点在线，点在表面。
3）LM优化
合并地图点
2.3.2 A-LOAM
F-LOAM