第三天：LINK3D核心原理講解
LINK3D學習筆記
目標
了解LINK3D
velodyne64線激光雷達LINK3D質心點提取效果：
分布在車道與墻體的交界處。
課程內容
- LINK3D論文精講
- LINK3D聚合關鍵點提取代碼講解
- LINK3D描述子匹配代碼講解
除了ALOAM的線特征、面特征，還有其他點云特征嗎，是否可以參考視覺圖像的角點特征？是否能用幾個數量級的并且魯棒的角點特征，來提高前端里程計的實時性呢，特別是在激光雷達線束多的情況下？
一、LINK3D整體框架
整體方法的流程線主要由兩部分組成：特征提取（即關鍵點提取和描述子生成）和特征匹配。
如上圖所示，首先提取LiDAR掃描的邊緣點，然后將其輸入邊緣關鍵點聚合算法，在該算法中提取穩健的聚合關鍵點，以便隨后生成描述子。然后，描述子生成算法建立距離表和方向表，用于快速描述子匹配。
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