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几个高频面试题目

如何插入LinK3D、CSF、BALM来直接插入各个SLAM框架中

算法原理

SLAM-Open3D

1. Open3D环境安装

2. Open3D示例

3. Open3D在SLAM当中的应用

同步定位和建图

地图生成和姿态估计

机械扫描激光雷达：

固态激光雷达：

闪光激光雷达：

为 SLAM 选择合适的激光雷达传感器

范围和分辨率

视野

更新率和延迟

成本和复杂性

通用映射

赫克托·斯拉姆

LOAM（激光雷达里程计和测绘）

选择正确的算法

配置参数

集成解决方案

激光雷达 SLAM 在现实生活中的流行应用：

自动驾驶汽车：

清洁机器人： 

SLAM 无人机：

激光雷达 SLAM 的挑战和局限性

传感器限制

计算复杂度

动态环境

循环闭合和全局一致性

稳健性和可靠性

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几个高频面试题目

如何插入LinK3D、CSF、BALM来直接插入各个SLAM框架中

1. LinK3D:三维LiDAR点云的线性关键点表示

LinK3D的核心思想和基于我们的LinK3D的两个LiDAR扫描的匹配结果。绿色线是有效匹配。当前关键点（黑色，CK）的描述符用其相邻关键点来表示。描述符的每个维度对应于扇区区域。第一维度对应于当前关键点的最近关键点所在的扇区区域（蓝色和红色、CK的最近关键点），并且其他维度对应于以逆时针顺序布置的区域。如果在扇区区域中存在关键点，则搜索扇区区域中最近的关键点（紫色和橙色，扇区中CK的最近关键点）并将其用于表示描述符的对应维度。

2. Link3D数据植入

这里的Link3D数据植入其实在外围调用就这些内容，当中AggregationKeypoints_LinK3D存储的是存当前点云中的聚类后的关键点。而pCurrentFrame_LinK3D对应的则是点云帧。该函数中利用LinK3D仿函数执行了提取边缘点，聚类，计算描述子的操作。其实主要实现的都是LinK3D提取器。

        //在这里植入LinK3D，把接收到的点云数据用LinK3D提取边缘点和描述子，发布关键点数据，打印输出描述子        //LinK3D提取器