LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping.md

  LIO-SAM是一个使用因子图融合激光，IMU和GPS信息的SLAM算法。论文依次介绍了IMU，激光关键帧，GPS和回环节点。

IMU约束

  使用IMU预积分作为里程计的初值，并作为因子图的节点。

激光里程计

  在位移和旋转超过阈值时，创建新的关键帧。使用滑动窗口，利用最近的n个关键帧构筑体素地图。在将点分为地面点和非地面点之后，使用类似于LOAM的方法来进行Scan-to-model的位姿估计。

GPS节点

  使用GPS获得的绝对尺度来消除里程计的累计误差，但是GPS本身在复杂环境下可能会不可用，所以需要对GPS的可靠性进行评估.

回环检测

  对于每一个关键帧，在历史帧中找到的最近的帧，用这一帧附近2m帧，使用里程计部分的Scan-to-model方法来估计位姿。