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本文详细解读了LOAM（Lidar Odometry and Mapping）算法中的激光Odometry模块，重点讲解了特征匹配过程，包括edge point和planar point的匹配，以及高斯牛顿优化的计算雅可比矩阵和求解增量。通过对源代码的分析，解释了坐标变换和坐标系的概念，帮助理解LOAM中关键步骤的实现原理。
作者：K.Fire | 来源：3DCV
写在前面
本系列文章将对LOAM源代码进行讲解，在讲解过程中，涉及到论文中提到的部分，会结合论文以及我自己的理解进行解读，尤其是对于其中坐标变换的部分，将会进行详细的讲解。
本来是懒得写的，一个是怕自己以后忘了，另外是我在学习过程中，其实没有感觉哪一个博主能讲解的通篇都能让我很明白，特别是坐标变换部分的代码，所以想着自己学完之后，按照自己的理解，也写一个LOAM解读，希望能对后续学习LOAM的同学们有所帮助。
整体框架
LOAM多牛逼就不用多说了，直接开始
先贴一下我详细注释的LOAM代码，在这个版本的代码上加入了我自己的理解。
我觉得最重要也是最恶心的一部分是其中的坐标变换，在代码里面真的看着头大，所以先明确一下坐标系(都是右手坐标系)：
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IMU(IMU坐标系imu)：x轴向前，y轴向左，z轴向上
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LIDAR(激光雷达坐标系l)：x轴向前，y轴向左，z轴向上
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CAMERA(相机坐标系&#
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