论文的标题是：LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain

• 标题给出的应用场景是 可变地形
• 重点是 轻量级 并 利用 地面优化
• 本质依然是一个 激光雷达里程计和建图

摘要部分

文章提出了一种轻量级、基于地面优化的激光里程计和建图算法LeGo-Loam,能够实时的进行六自由度位姿估计，应用在地面的车辆上面。

强调应用在车辆上面就是因为在应用该算法的时候，雷达必须水平安装（主要设计地面优化部分），像LOAM和LIO-SAM的话对于安装角点是没有要求的，并且在运行过程中角度也可以改变。

LeGo-Loam是一套轻量级的算法，可以在低功耗嵌入式系统中进行实时的位姿估计。LOAM的实时性是要求在x86性能比较好的平台的上进行，LeGo-Loam在算力下降的平台上依然可以实时进行

该算法基于地面优化，在分割和优化的过程中利用地面的存在

首先进行点云分类，并利用分类去除了一部分噪声点，通过特征提取获得面点和角点（这部分和LOAM一样）
通过两步的LM优化方法，利用角点和面点，进行相邻帧的位姿计算。—前端部分

用地面小车在可变地形上采集的数据，和LOAM进行比较，LeGO-LOAM在降低计算量的同时达到了相似或更好的精度。

把LeGO-LOAM集成到一个SLAM的框架里面去，用关键帧的概念对后端进行一个管理，来消除累计误差，用回环检测的方法（LOAM没有的部分）—后端部分。

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