SLAM如何优化Z轴漂移？
之前遇到的问题，做个简单总结备份。
为什么会引起Z轴漂移？
1. tz、roll和pitch三个状态量在一定程度上不可观测且难以评价和消除；
2. 雷达垂直方向分辨率较低。
如何改进
1. 熟悉LEGO-LOAM的同学应该知道，在进行特征匹配的时候将过程分为了两步，找角点与面点。而这其中值得借鉴的就是利用平面进行约束，而自车在运动过程中最常见的平面就是地面，引入地面约束来提高roll、pitch、tz的估计精度；
2. 在不引入其他传感器前提下，SLAM常用的手段则是加入回环，回环检测是最直接有效减小累计误差的方法，若建图面积不大，回环可轻松“拉回来”，结合GTSAM对历史轨迹进行校准；
3. 若允许引入其他传感器，如IMU、GPS可以提供更准确的姿态信息和位置信息，以LIO-SAM为例，将SLAM前端模块进行基于IMU的紧耦合局部因子图的联合优化，同时完成针对IMU数据的初始化（外参及bias的初始估计）、IMU重力估计模块和IMU预积分功能。并且引入GPS数据一并喂入因子图优化，基本可以很好的约束z漂移；
4. 配准策略更优的scan-to-map点云配准算法、更高精的Lidar设备等等。
