这个开源激光雷达惯性SLAM，企业里都在用！

主要观点总结

文章介绍了香港大学开源的激光雷达惯性SLAM框架FAST-LIO2，并详细阐述了其几个主要优点。包括采用增量k-d树数据结构提供高效率的最近邻搜索和增量式地图更新，基于ikd-Tree实现原始点云的直接配准，以及集成上述优点到紧耦合的激光雷达-惯性里程计中并通过大量实验验证实现的效果。

关键观点总结

关键观点1: FAST-LIO2的主要优点

采用增量k-d树数据结构，提供高效率的最近邻搜索和增量式地图更新；基于ikd-Tree实现原始点云的直接配准，而非基于特征提取方法；集成上述优点到紧耦合的激光雷达-惯性里程计中，经过大量实验验证实现的效果。

关键观点2: FAST-LIO2的应用情况

FAST-LIO2是企业落地应用最多的激光惯性SLAM框架，具有高计算效率、高鲁棒性，是目前最先进的开源LIO框架之一。

关键观点3: 学习FAST-LIO2的难点及解决方案

学习FAST-LIO2的难点包括SLAM小白看不懂论文和公式、工程师理解不深入、孤独学习者缺乏交流指导等。为解决这些问题，计算机视觉life联合上海交通大学王博士推出《激光雷达惯性SLAM之FastLio2：原理深剖+源码详解》，采用社区化学习方式，有立减优惠，学员可以获得独家FastLIO2资料礼包和文档。