LOAM（Lidar Odometry and Mapping）算法的原理相对复杂，下面将详细地解释其工作步骤：

1. 特征提取：

   • 首先，LOAM算法将激光雷达点云数据分为水平和垂直两个维度。
   • 在水平维度上，算法通过检测曲率变化来提取具有边缘特征的特征点，这些特征点称为"corner features"。
   • 在垂直维度上，算法通过检测地面点的表面平滑性来提取具有平面特征的特征点，这些特征点称为"surf features"。
   • 特征提取过程将特征点的位置、强度和曲率等信息保存下来以供后续使用。

2. 运动估计：

   • LOAM使用特征匹配和跟踪的方式来估计车辆或机器人的运动姿态。
   • 首先，算法根据特征点的位置和曲率信息，在当前帧和上一帧之间进行特征点的匹配。
   • 然后，通过最小二乘法或扩展卡尔曼滤波（EKF）等方法，结合匹配到的特征点的位置和运动模型，估计车辆或机器人的平移和旋转运动。
   • 运动估计得到的姿态信息将用于后续的地图生成和优化。

3. 优化和融合：

   • 在后端阶段，LOAM对估计的运动轨迹进行优化和融合。
   • 通过使用非线性优化算法（如GTSAM或ceres solver），将激光雷达点云数据与估计的运动轨迹进行配准和优化。
   • 优化过程通过最小化点云与地图之间的误差，进一步提高运动估计的准确性，并生成更精确的环境地图。

通过不断重复上述步骤，LOAM能够实时估计车辆或机器人的运动轨迹，并生成三维环境地图。它的实时性和适用性使其成为无人车和机器人导航领域中常用的算法之一。

需要注意的是，LOAM对于动态物体和不连续环境边缘的建图效果可能会有限。因此，在实际应用中，可能需要进行额外的处理或采用其他算法来处理这些情况。