对于3D激光SLAM，LeGo-LOAM到底有多重要？
激光slam中，LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)系列具有举足轻重的地位。下面的表格是近年来LOAM系列算法的汇总。
| 算法名称 | 发表名称 | 作者 | 备注 |
|---|---|---|---|
| LOAM | 2014 | Ji Zhang | 基于激光雷达而搭建的在ROS平台下的SLAM系统 |
| A-LOAM | 实现了LOAM开源代码，并做了部分优化 | ||
| LeGO-LOAM | 2018 | Tixiao Shan | 与IMU是松耦合 |
| LlOM | 2019 | Haoyang Ye | 与IMU是紧耦合 |
| LIO-SAM | 2020 | Tixiao Shan | LeGO-LOAM升级版，与IMU紧耦合 |
LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁，其中大量计算都是手动推导出来，依赖库相对较少，主要依赖gtsam进行后端因子图优化。其中在前端里程计计算中，通过地面特征和线特征分开来计算机器人姿态，减少计算量，提高前端计算效率。其系统框架如下图：
相对于LOAM算法，LeGo-LAOM能够进行地面优化，同时保证了轻量级，也加入了回环检测模块。
相对于LOAM算法，LeGo-LAOM能够进行地面优化，同时保证了轻量级；也使用了Keyframe概念以及回环检测位姿图优化的方式对后端进行重构。
对于工业领域而言，LeGo-LOAM有非常广泛的应用，尤其是工业机器人领域，LeGo-LOAM一直都是应聘者必须掌握的框架。
对于学术研究而言，LeGo-LOAM是激光SLAM的经典框架，LeGo-LOAM源码简洁清晰，比LOAM算法的代码可读性要高很多。近几年各顶会上的很多SLAM算法设计思想都潜移默化地受LeGo-LOAM的影响，对其的改进思路相较于LOAM也比较多样化。
审核编辑：汤梓红
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原文标题：对于3D激光SLAM，LeGo-LOAM到底有多重要？
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