常见的激光雷达slam算法有哪些?

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种在未知环境中同时实现自主定位和地图构建的技术。激光雷达（LIDAR）常用于SLAM算法中，以下是一些常见的激光雷达SLAM算法：

1. GMapping： 基于概率的SLAM算法，使用了Rao-Blackwellized粒子滤波器（Rao-Blackwellized Particle Filter，RBPF）来估计机器人的位姿和地图。

2. Hector SLAM： 使用激光雷达数据和里程计信息，通过栅格地图来实现快速的2D SLAM。

3. Cartographer： 由Google开发的SLAM系统，支持2D和3D SLAM，能够处理多传感器数据，包括激光雷达、IMU和里程计等。

4. LIO-SAM（Lidar Odometry and Mapping with Smoothing and Mapping）： 结合了里程计和激光雷达数据，采用了滑动窗口优化来进行轨迹估计和地图构建。

5. LOAM（Lidar Odometry and Mapping）： 一种实时的激光雷达SLAM算法，通过将点云数据分割成特征点和平面点，然后利用里程计信息进行运动估计和地图构建。

6. LeGO-LOAM（Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping）： 一种针对地面机器人设计的轻量级激光雷达SLAM算法，具有高效的实时性能和较高的定位精度。