本文主要是介绍《LIO-SAM阅读笔记》-为何要引入增量式里程计？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言：
LIO-SAM在后端中同时维护着两个里程计，一个是增量式里程计，一个是优化后的里程计，其中优化后的里程计是经过imu、回环、gps因子图联合优化后的结果，是整个系统中最准确的位姿估计，那么为什么还需要维护增量式里程计呢？
以下是我的理解，不一定正确，如有错误，或者不一样的见解欢迎在评论区留言讨论。
我认为最主要的原因（或者是最大的用途）是需要用增量式里程计信息结合imu预积分信息进行联合的因子图优化，更新IMU偏置。
为何此处要进行联合imu的因子图优化呢？
此处因子图优化可以更新三个变量，分别是:当前帧位姿、速度、IMU偏置。其中前两个完全可以采用后端优化后的里程计信息，要比此处优化后的位姿更加准确，因此这里的因子图优化操作最不可替代的是更新IMU偏置。
那么为什么不采用后端优化后的里程计信息结合imu预积分信息进行联合的因子图优化，更新IMU偏置呢？
增量式里程计是一个平滑的结果不会有大幅度的位姿跳跃，适用于因子图优化时，帧间的位姿变换对imu预积分的约束。而后端优化后的里程计经过联合因子图优化后（尤其是回环时全局的位姿的调整），其帧间的位姿变换幅度可能较大，这样对IMU预积分的约束就起不到什么效果，也就无法准确的更新IMU偏置。
因此我认为，如果不需要更新IMU偏置，在LIO-SAM中完全可以不维护增量式里程计，直接使用后端优化后的位姿联合IMU帧间的预积分结果，就可以发送最终的imu里程计信息。
这篇关于《LIO-SAM阅读笔记》-为何要引入增量式里程计？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
