1.本篇大纲

2.前端里程计综述
解决的问题：由原始点云信息求解得到两个关键帧之间的相对位姿约束
输入：原始点云信息
输出：两个时刻之间的位姿关系 P = [R T] （4x4）
主流流程: 点云预处理（提取特征）→建立Loss模型→最优化模型求解→得到P矩阵

3.直接匹配的ICP系列
1）思路：对原始点云进行采样→寻找最近关联点建立Loss模型→求解R，T
2）主要方法框图：

3）模型推导

4.直接匹配的NDT系列
1）思路：点云预处理→空间划分栅格，计算每个栅格内点云的均值+协方差→由联合概率构建Loss函数→求解R，T
思路讲解：NDT的整体思路也是，找到一个位姿关系R，T，使得Y点云在R旋转T平移后和X点云进可能的重合，与ICP不同的是描述重合的Loss函数，NDT用点云分布的概率密度来描述，将联合概率作为Loss函数，举一个简单的一维例子：
10个点云，由四个分布在＜0，六个分布＞0，如果你求解的RT是对的，那么对应点可以对应上，那么联合概率相当于0.40.4+0.60.6 = 0.52
如果你求解RT正好“完全不对”，那么联合概率相当于0.40.6+0.60.4 = 0.48<0.52

3）模型推导
loss模型