LIPS: LiDAR-Inertial 3D Plane SLAM

  基于平面约束的LIO系统，提出了使用到坐标原点最近的点来对平面进行表达和优化。本文着重于验证概念的可行性，实际应用还需要修正。
  代价函数分为两个部分，IMU预积分和平面约束。预积分部分和常规方法相同。

平面表达

  使用到坐标原点最近的点来表示平面，点和平面的自由度相同，在优化时比平面方程便捷。为了解决无法表达经过原点的平面的问题，将平面定义在激光坐标系下。使用相对位姿变换来在不同激光坐标系之间传递平面约束。

点到平面的约束

  将点建模为带有高斯噪声的在平面上的点，使用点到平面的距离作为代价函数。

实验

  在仿真和真实环境中进行了实验，使用样条分析来根据控制点生成轨迹。在现实环境中的实验中只是用简单的平面距离来判断平面关联性，使用pcl库来进行平面提取。文中强调了如果想要实际应用需要采用更复杂的实现。在实际轨迹中放置了很多平面来保证约束的方向均匀性。