LOAM论文及代码解析

简介：
本资源深入剖析了LOAM（Lidar Odometry and Mapping）算法的核心原理与实现细节，并提供了详细的代码解析和实践指导。 LOAM是KITTI测试中的顶级状态估计与激光建图方法之一，在学术界享有很高的知名度，并衍生出了许多改进版本，如ALOAM、LEGO-LOAM、Inertial-LOAM等。 本段落通过分析相关论文及代码细节来探讨其特点以及为何具有如此出色的性能。首先来看特征点提取过程：传统方式是直接在原始的激光雷达点云上进行操作（比如ICP算法），而LOAM则采用了一种更为精妙的方法，即不是直接对大量数据进行变换处理，而是先从原始点云中提取出相对较少的关键特征点，再利用这些特征点来进行匹配。那么如何确定哪些是有效的特征点呢？