对比方案：LILI-OM, LIO-SAM, FAST-LIO2 表1展示了四种算法在LILI-OM数据集上的start-end距离误差 表2展示了算法在R3LIVE数据集上的end-to-end误差 表3展示了算法在Robot数据集上的ATE和ARE误差 外参在线估计影响 运行时间分析 6. 总结 本文提出了一种帧到帧固态激光雷达惯性状态估计器，它可以在具有挑战
有松耦合和紧耦合之分，目前开源的常用的是松耦合的方法，LIO-SAM，hdl_graph slam，vins-fusion。
有松耦合和紧耦合之分，目前开源的常用的是松耦合的方法，LIO-SAM，hdl_graph slam，vins-fusion。
传感器标定与数据同步；2.对激光SLAM与视觉SLAM的框架，各自的优势与劣势，适应的场景有深刻的理解；3....