贡献
- 点云不需要提特征，直接用原始点云和地图对齐。
- ikd-tree，对点云增量增删、降采样。运算效率高，各种arm板子上都能跑。
继承fastlio优点
- 考虑反向传播，提升运动补偿精度。
- 推导公式，找到等效计算卡尔曼增益的方法，使得计算复杂度决定于状态维度，而不是观测维度。
已有方法
- LOAM
- 分为平面和边沿特征
- scan to scan输出10hz里程计
- scan to map 2hz优化地图。
- Lego-LOAM
- 提取特征时，考虑地面点，增加计算速度。
- 增加回环检测。
- LOAM-livox
- 用固态激光做loam，非重复扫描，小fov。
- 直接scan to map
- LION
- 松耦合，scan to scan
- 引入imu
- LIOM
- 紧耦合，引入imu预积分
- LILIOM
- 新的特征提取
- LIO-SAM
- 需要9轴imu提供姿态作为先验。
- LINS
- iEKF
上述方法，为了实时计算，其local map比较小，几百米范围。
- iEKF
- FAST-LIO
- 利用反向传播，做好了运动补偿。
- 新的iEKF
