第三天：LINK3D核心原理讲解
LINK3D学习笔记
目标
了解LINK3D
velodyne64线激光雷达LINK3D质心点提取效果：
分布在车道与墙体的交界处。
课程内容
- LINK3D论文精讲
- LINK3D聚合关键点提取代码讲解
- LINK3D描述子匹配代码讲解
除了ALOAM的线特征、面特征，还有其他点云特征吗，是否可以参考视觉图像的角点特征？是否能用几个数量级的并且鲁棒的角点特征，来提高前端里程计的实时性呢，特别是在激光雷达线束多的情况下？
一、LINK3D整体框架
整体方法的流程线主要由两部分组成：特征提取（即关键点提取和描述子生成）和特征匹配。
如上图所示，首先提取LiDAR扫描的边缘点，然后将其输入边缘关键点聚合算法，在该算法中提取稳健的聚合关键点，以便随后生成描述子。然后，描述子生成算法建立距离表和方向表，用于快速描述子匹配。
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