對于3D激光SLAM，LeGo-LOAM到底有多重要？
激光slam中，LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)系列具有舉足輕重的地位。下面的表格是近年來LOAM系列算法的匯總。
| 算法名稱 | 發表名稱 | 作者 | 備注 |
|---|---|---|---|
| LOAM | 2014 | Ji Zhang | 基于激光雷達而搭建的在ROS平臺下的SLAM系統 |
| A-LOAM | 實現了LOAM開源代碼，并做了部分優化 | ||
| LeGO-LOAM | 2018 | Tixiao Shan | 與IMU是松耦合 |
| LlOM | 2019 | Haoyang Ye | 與IMU是緊耦合 |
| LIO-SAM | 2020 | Tixiao Shan | LeGO-LOAM升級版，與IMU緊耦合 |
LeGo-Loam是基于ros系統框架的3D激光slam開源代碼。代碼簡潔，其中大量計算都是手動推導出來，依賴庫相對較少，主要依賴gtsam進行后端因子圖優化。其中在前端里程計計算中，通過地面特征和線特征分開來計算機器人姿態，減少計算量，提高前端計算效率。其系統框架如下圖：
相對于LOAM算法，LeGo-LAOM能夠進行地面優化，同時保證了輕量級，也加入了回環檢測模塊。
相對于LOAM算法，LeGo-LAOM能夠進行地面優化，同時保證了輕量級；也使用了Keyframe概念以及回環檢測位姿圖優化的方式對后端進行重構。
對于工業領域而言，LeGo-LOAM有非常廣泛的應用，尤其是工業機器人領域，LeGo-LOAM一直都是應聘者必須掌握的框架。
對于學術研究而言，LeGo-LOAM是激光SLAM的經典框架，LeGo-LOAM源碼簡潔清晰，比LOAM算法的代碼可讀性要高很多。近幾年各頂會上的很多SLAM算法設計思想都潛移默化地受LeGo-LOAM的影響，對其的改進思路相較于LOAM也比較多樣化。
審核編輯：湯梓紅
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原文標題：對于3D激光SLAM，LeGo-LOAM到底有多重要？
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