3d激光SLAMLIO-SAM框架介绍
lio-sam的全称是：tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and
mapping
从全称上可以看出，该算法是一个紧耦合的雷达惯导里程计（tightly-coupled lidar inertial
odometry），借助的手段就是利用gt-sam库中的方法。
lio-sam 提出了一个利用gt-sam的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。
实现了高精度、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。
本篇博客重点解读lio-sam框架下imu预积分功能数据初始化代码部分
lio-sam 的代码主要在其主目录内的src文件夹下的四个cpp文件，分别是：
featureextraction.cpp
imageprojection.cpp
imupreintegration.cpp
mapoptmization.cpp
每个cpp文件是一个独立的ros节点，对应着下图的四个模块
lio-sam的所有文件即对应功能在下面做了如下总结：
lio-sam：│ cmakelists.txt #项目工程配置文件，可以知道作者用了哪些第三方库及cpp生成了什么执行文件
│ license #软件版权
│ package.xml #ros包配置文件
│ readme.md #项目工程说明文件：文件构成、依赖、运行等
│ ├─config│ │ params.yaml #参数文件
│ │ │ └─doc #存储效果图、流程图、论文等
│ │ │ └─kitti2bag #将kitti数据集转换成bag格式
│ kitti2bag.py│ readme.md│ ├─include│ utility.h #参数服务器类，初始化参数；各类公用函数
│ ├─launch│ │ run.launch #总运行launch文件
│ │ │ └─include #分模块运行文件
│ │ module_loam.launch│ │ module_navsat.launch│ │
module_robot_state_publisher.launch│ │ module_rviz.launch│ │ │ ├─config
#存储rviz参数文件和机器人坐标系参数
│ │ rviz.rviz│ │ robot.urdf.xacro│ ├─msg│ cloud_info.msg #自定义ros数据格式
│ ├─src #源文件
│ featureextraction.cpp #提取雷达线面特征，发布雷达点云
│ imageprojection.cpp#订阅提取的雷达点云、imu数据和imu里程计数据，对雷达做畸变矫正，进行雷达前端里程计位姿粗估计的发布（以imu频率）
│ imupreintegration.cpp#imu预积分，订阅雷达里程计和imu数据，估计imu偏置，进行雷达里程计、imu预积分因子的图优化，输出imu里程计。
│ mapoptmization.cpp #订阅雷达前端信息、gps信息，进行点云配准，进行雷达里程计、全局gps、回环检测因子的图优化。
│ └─srv save_map.srv
本篇主要解读 imu预积分部分代码，也就是
imupreintegration.cpp#imu预积分，订阅雷达里程计和imu数据，估计imu偏置，进行雷达里程计、imu预积分因子的图优化，输出imu里程计。
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mapping
从全称上可以看出，该算法是一个紧耦合的雷达惯导里程计（tightly-coupled lidar inertial
odometry），借助的手段就是利用gt-sam库中的方法。
lio-sam 提出了一个利用gt-sam的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。
实现了高精度、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。
本篇博客重点解读lio-sam框架下imu预积分功能数据初始化代码部分
lio-sam 的代码主要在其主目录内的src文件夹下的四个cpp文件，分别是：
featureextraction.cpp
imageprojection.cpp
imupreintegration.cpp
mapoptmization.cpp
每个cpp文件是一个独立的ros节点，对应着下图的四个模块
lio-sam的所有文件即对应功能在下面做了如下总结：
lio-sam：│ cmakelists.txt #项目工程配置文件，可以知道作者用了哪些第三方库及cpp生成了什么执行文件
│ license #软件版权
│ package.xml #ros包配置文件
│ readme.md #项目工程说明文件：文件构成、依赖、运行等
│ ├─config│ │ params.yaml #参数文件
│ │ │ └─doc #存储效果图、流程图、论文等
│ │ │ └─kitti2bag #将kitti数据集转换成bag格式
│ kitti2bag.py│ readme.md│ ├─include│ utility.h #参数服务器类，初始化参数；各类公用函数
│ ├─launch│ │ run.launch #总运行launch文件
│ │ │ └─include #分模块运行文件
│ │ module_loam.launch│ │ module_navsat.launch│ │
module_robot_state_publisher.launch│ │ module_rviz.launch│ │ │ ├─config
#存储rviz参数文件和机器人坐标系参数
│ │ rviz.rviz│ │ robot.urdf.xacro│ ├─msg│ cloud_info.msg #自定义ros数据格式
│ ├─src #源文件
│ featureextraction.cpp #提取雷达线面特征，发布雷达点云
│ imageprojection.cpp#订阅提取的雷达点云、imu数据和imu里程计数据，对雷达做畸变矫正，进行雷达前端里程计位姿粗估计的发布（以imu频率）
│ imupreintegration.cpp#imu预积分，订阅雷达里程计和imu数据，估计imu偏置，进行雷达里程计、imu预积分因子的图优化，输出imu里程计。
│ mapoptmization.cpp #订阅雷达前端信息、gps信息，进行点云配准，进行雷达里程计、全局gps、回环检测因子的图优化。
│ └─srv save_map.srv
本篇主要解读 imu预积分部分代码，也就是
imupreintegration.cpp#imu预积分，订阅雷达里程计和imu数据，估计imu偏置，进行雷达里程计、imu预积分因子的图优化，输出imu里程计。
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