机器人 SLAM （第2期）LiDAR+视觉+IMU多传感器融合SLAM：原理推导+源码逐行详解+项目

激光雷达SLAM包括以下几种方案:

直接法, 直接法的典型代表是ICP和NDT系列，ICP可以直接计算出激光的位姿，多帧可以构成联合优化，这种方案比较简单但是比较有效，常用于激光雷达的多程对齐。

基于特征的匹配(LO)，该方案的典型代表是LOAM和后续的改进方案A-LOAM/F-LOAM,该方案通过寻找线面特征，并通过特征匹配来计算帧间的位姿，多个位姿可以做BA优化。

多传感器融合的方案。该方案的典型代表是LIO-Mapping,LINS和LIO-SAM.LIO-Mapping算法借鉴VINS-Mono的预积分和后端优化，前端视觉里程计改成激光里程计。

基于栅格的，该方案的代表是谷歌开源的cartography，这种方案在室内的机器人定位比较有优势。

基于面元，该方案的典型代表是suma。

基于语义信息，该方案的典型代表是segmap和suma++。