LeGO-LOAM

經典的輕量、針對地面最佳化的光達里程計與建圖基準（IROS 2018）

授權條款

BSD-3-Clause

概述

Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping：為使用 3D 光達（lidar）的地面載具提供即時 6 自由度位姿估測與建圖。它於 IROS 2018 發表，在分割時利用地面平面，並將位姿最佳化拆成兩個較輕量的步驟，讓完整的 SLAM 流程能在低功耗嵌入式電腦上即時執行。

這個流程將每次掃描分割成地面與非地面的群集，從中擷取平面與邊緣特徵，並分兩步估測運動：地面特徵約束 z、滾轉與俯仰，接著根據邊緣特徵求解其餘維度。以關鍵影格為基礎、具備閉環的位姿圖產生全域地圖。以 ROS 套件形式提供，並針對地面載具上的 Velodyne VLP-16 調校。

為何重要

LeGO-LOAM 至今仍是經典的光達（lidar）SLAM 基準之一：新的光達里程計論文仍以它作為比較對象，而它針對地面最佳化的分割概念，也直接延續到 LIO-SAM 以及許多量產的地面機器人堆疊中。

解決的問題

完整的光達（lidar）SLAM 流程對地面機器人上的嵌入式電腦來說太過沉重。LeGO-LOAM 以地面平面分割、點雲分群與兩步 Levenberg-Marquardt 最佳化重新架構 LOAM，讓即時 6 自由度里程計與建圖能在 Jetson 等級的硬體上執行。

重點

地面平面分割減少運算量，同時提升地面載具上的穩健性
兩步最佳化以遠少於整體式 LOAM 的迭代次數求解 6 自由度位姿
可在嵌入式 ARM 板上即時執行，而不只是桌上型電腦
LIO-SAM 的直接前身：同一位作者、同一設計系譜
經實戰考驗的 ROS 基準，十年後仍用於評測

適用對象

需要經過驗證之光達里程計的地面機器人開發者
評測新方法的 SLAM 研究人員
透過易讀的經典程式碼庫學習光達 SLAM 的學生

限制

針對水平安裝旋轉式光達的地面載具調校：不適合手持、空中或固態光達的配置
沒有緊密耦合慣性量測單元（IMU），因此劇烈運動會使里程計變差；在這方面已被 LIO-SAM 取代
原專案維護極少，且以 ROS 1 為主（最後活動為 2024 年）