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目录
0.流程图
1.main函数
2 IMU预积分类
2.1 代码详细注释文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-470083.html
2.2 分块讲文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-470083.html
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论文链接 LIO-SAM 0. Abstract 提出了一种通过平滑和映射进行紧耦合激光雷达惯性里程计的框架 LIO-SAM，它实现了高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建 LIO-SAM 在因子图上制定激光雷达惯性里程计，允许将多种相对和绝对测量（包括闭环）从不同来源作为因子合并到系统
自动驾驶系统通常由定位、环境感知和规划控制等模块组成，近年来主流的环境感知传感器包括 摄像头 、 激光雷达 、 毫米波雷达 、超声波雷达等。不同种类传感器由于其探测原理不同，所具备的优劣势也有所差异，且现阶段单一种类的传感器往往很难覆盖所有场景，
Reference: 深蓝学院-多传感器融合 多传感器融合定位理论基础 文章跳转： 多传感器融合定位一-3D激光里程计其一：ICP 多传感器融合定位二-3D激光里程计其二：NDT 多传感器融合定位三-3D激光里程计其三：点云畸变补偿 多传感器融合定位四-3D激光里程计其四：点云线面特征提取
随着科技的不断进步，传感技术在各个领域的应用愈发广泛。毫米波雷达作为一种重要的传感器技术，以其高精度、强穿透力和适应性强等优点，在军事、医疗、汽车、工业等领域都得到了广泛应用。然而，单一传感器的局限性也逐渐显现，为了更全面、精准地获取信息，传
多传感器数据融合技术形成于上世纪80年代，目前已成为研究的热点。它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源
应用： 原创不易，路过的各位大佬请点个赞 主要讲解算法： 多传感器集中式融合算法/分布式融合算法/序贯融合算法 多速率多传感器异步融合算法 多传感器网络分布式一致滤波 应用于: 多传感器网络协同跟踪/定位/导航 联系WX: ZB823618313
环境配置: ubuntu18.04, ros1(ros-melodic) 注: 在ros1的kinetic, melodic, noetic(https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/issues/206)上被测试过; ros1的github代码: https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/tree/master ros2的github代码: https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/tree/ros2 论文：LIO-SAM:Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry vis Smoothin
第一章 传感器的基础知识 第五章 多传感器信息融合技术概述 信息融合三个核心特征： 信息融合是在多个层次上完成对多源信息处理的过程，其中每一个层次都表示不同级别的信息抽象。 信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合。 信息融合的结果包括较低层次上
在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 相机的最基础模型就是针孔相机模型 针孔相机的
项目应用场景 面向自动驾驶场景的激光雷达传感器融合，将激光雷达的高分辨率成像+测量物体速度的能力相结合，项目是一个从多个传感器获取数据并将其组合起来的过程，可以更加好地进行环境感知。项目支持 ubuntu、mac 和 windows 平台。 项目效果 项目细节 == 具体参见项目
