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LIO、VIO和SLAM的区别在于传感器类型和数据处理方式，激光、视觉里程计和SLAM的结果都是建图，但方法不同。 从零开始动手编写基于IESKF的激光里程计，深入探讨Fast-Lio理论与实现。 凭着独特的类固态旋镜式扫描方式和极致的产品性价比，Livox 一经面世便颠覆了业内对高性能激光雷达价格昂贵的认知。为帮助用户迅速上手这种新型的激光雷达，Livox陆续开源了各类感知算法的适配，用Livox 激光雷达实现了优秀的性能。 同时，我们也发现部分用户在高速场景SLAM时遇到一些挑战.
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目前LIO方向关于激光匹配的方法主要还是两种：Scan2Scan、Scan2Map。 之所以很多方案中使用Scan2Map，一方面是因为它的LocalMap稠密度，能够提高配准的精度，另一方面是可以直接获取到全局位姿。 Simple-LIO-SAM——（四）utility文件解读 ⭐ Zeal's Blog 知乎专栏 项目仓库 这是 LIOSAM 里一个最基础的文件，主要有几个重要功能： 1. 作为所有其他节点的基类，放置所有从… 例如LIO-SAM等主流框架，多采用第一种路线，是对实时性与精度的权衡。 对于需要极致精度与鲁棒性的任务，第二种方法会成为未来的研究与发展方向。
2. 如果加入imu，lio虽然对roll和pitch角有了很好的约束，但对于建图来说，还是存在累积误差，长时间也会有z轴的偏移 3.
基于上述这些原因，笔者进行了 SPL-LIO-SAM 项目，希望能够以最大幅度帮助初学者理解 框架及里面的算法细节。 本项目对 做了如下改进 虽然LIOSAM源码中有一个ros2分支，但该分支的维护者并不是原作者，而且已经长时间没有人维护，且该分支存在一些bug. 1.2 对比雷达驱动函数相关内容梳理 FAST_LIO系列是这样划分的 1 for Livox serials LiDAR, // 所以的Livox类型的雷达都归于这个类别里 2 for Velodyne LiDAR, 3 for ouster LiDAR, 先定义好一个类，包含大部分各种雷达的配置参数
