早期阶段

激光SLAM是指使用激光雷达作为主要传感器的同步定位与地图构建技术。激光SLAM的发展里程可以分为以下几个阶段：

早期阶段

主要是基于2D激光雷达的SLAM，使用滤波器或图优化的方法进行状态估计和地图构建，如Gmapping(https://zhuanlan.zhihu.com/p/573925394)、Hector-SLAM、Karto等。这些方法在平面场景中表现良好，但不能处理复杂的3D环境。这一阶段的代表性论文有：

• 2009年，Edwin Olson等人在ICRA上发表了《Fast Iterative Alignment of Pose Graphs with Poor Initial Estimates》，提出了一种快速迭代对齐位姿图的方法，用于解决2D激光SLAM中的闭环检测和全局优化问题。
• 2010年，Giorgio Grisetti等人在IROS上发表了《Improved Techniques for Grid Mapping With Rao-Blackwellized Particle Filters》，提出了一种改进的基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的栅格地图构建方法，称为Gmapping。
• 2011年，Stefan Kohlbrecher等人在ICRA上发表了《A Flexible and Scalable SLAM System with Full 3D Motion Estimation》，提出了一种灵活且可扩展的SLAM系统，称为Hector-SLAM，能够在没有里程计信息的情况下实现全3D运动估计。
• 2013年，Kurt Konolige等人在ICRA上发表了《Large-Scale Graph-Based SLAM Using Aerial Images as Prior Information》，提出了一种基于图优化的大规模SLAM方法，称为Karto，能够利用航空影像作为先验信息进行地图构建。

中期阶段

随着3D激光雷达的发展，出现了基于3D激光雷达的SLAM，能够重建更精细和完整的3D地图，如LOAM、LEGO-LOAM、LIO-SAM等。这些方法利用了激光雷达的运动畸变和IMU数据，提高了定位和建图的精度和鲁棒性。这一阶段的代表性论文有：

• 2014年，Ji Zhang和Sanjiv Singh在RSS上发表了《LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time》，提出了一种实时的激光里程计和建图方法，称为LOAM，能够利用激光雷达扫描过程中产生的运动畸变进行特征提取和匹配。
• 2018年，Tixiao Shan和Bingbing Zhuang在IROS上发表了《A Robust and Precise Method for Solving the Blind Spot Problem in Aggressive Motion Estimation》，提出了一种鲁棒且精确的解决运动估计中盲区问题的方法，称为LEGO-LOAM，在LOAM的基础上增加了对运动盲区内点云的处理。
• 2019年，Tixiao Shan等人在IROS上发表了《LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping》，提出了一种紧耦合的激光惯性里程计方法，称为LIO-SAM，在LEGO-LOAM的基础上增加了对IMU数据的预积分和滑动窗口优化。

近期

为了提高SLAM的语义理解能力，出现了基于语义分割的SLAM，能够将场景中的不同物体或类别进行标注和区分，如SegMap、SuMa++等。这些方法利用了深度学习的技术，提高了地图的可读性和可用性。这一阶段的代表性论文有：

• 2018年，Renaud Dubé等人在RSS上发表了《SegMap: 3D Segment Mapping using Data-Driven Descriptors》，提出了一种基于数据驱动描述符的3D分割映射方法，称为SegMap，能够利用深度神经网络对点云进行语义分割和描述，从而实现回环检测和地图融合。
• 2019年，Maximilian Jaritz等人在ICRA上发表了《Multi-Path Learning for Object Pose Estimation Across Domains》，提出了一种跨域的物体姿态估计方法，能够利用多路径学习对不同域的数据进行迁移学习，从而实现对点云中物体的检测和定位。
• 2020年，Jens Behley等人在IROS上发表了《SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM》，提出了一种高效的基于激光雷达的语义SLAM方法，称为SuMa++，能够利用深度神经网络对点云进行语义分割和压缩，从而实现高效的建图和回环检测。

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• 2020年，Jens Behley等人在IROS上发表了《SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM》，提出了一种高效的基于激光雷达的语义SLAM方法，称为SuMa++，能够利用深度神经网络对点云进行语义分割和压缩，从而实现高效的建图和回环检测。1
• 2020年，Tixiao Shan等人在IROS上发表了《LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping》，提出了一种紧耦合的激光惯性里程计方法，称为LIO-SAM，在LEGO-LOAM的基础上增加了对IMU数据的预积分和滑动窗口优化。2
• 2021年，Yue Wang等人在ICRA上发表了《DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration》，提出了一种端到端的深度神经网络用于点云配准，称为DeepVCP，能够利用卷积神经网络和自注意力机制对点云进行特征提取和匹配。3
• 2021年，Jiahao Lin等人在ICRA上发表了《HPLFlowNet: Hierarchical Permutohedral Lattice FlowNet for Scene Flow Estimation on Large-scale Point Clouds》，提出了一种基于分层排列多面体网格的流网络用于大规模点云场景流估计，称为HPLFlowNet，能够利用分层排列多面体网格结构对点云进行高效的空间划分和特征聚合。4
• 2021年，Yue Pan等人在CVPR上发表了《LiDAR-enhanced Structure-from-Motion for Aerial 3D Reconstruction》，提出了一种利用激光雷达增强的结构从运动方法用于航空三维重建，能够利用激光雷达数据对相机位姿和地图点进行优化和重投影。5
• 2021年，Xiaoyang Liu等人在CVPR上发表了《PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection》，提出了一种顺序融合方法用于三维物体检测，称为PointPainting，能够利用语义分割图像对点云进行着色和增强，从而提高三维物体检测的性能。6
• 2022年，Edwin Olson等人在ICRA上发表了《An Enhanced LiDAR-Inertial SLAM System for Robotics Localization and Mapping》，提出了一种改进的用于机器人定位和地图绘制系统，该系统适用于多用途搜索和救援应用。7
• 2022年，Renaud Dubé等人在RSS上发表了《SegMap: 3D Segment Mapping using Data-Driven Descriptors》，提出了一种基于数据驱动描述符的三维分割映射方法，称为SegMap，能够利用深度神经网络对点云进行语义分割和描述，从而实现回环检测和地图融合。8