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LOAM（Lidar Odometry and Mapping）是一种用于激光雷达的里程计和建图算法，旨在实现低漂移和低计算量。它通过以下方式解决了这两个难题：
1. 低漂移：LOAM使用了基于扫描匹配和回环检测的方法来估计机器人的运动轨迹，并构建地图。通过匹配相邻帧之间的激光点云数据，LOAM能够精确地估计机器人的运动，从而减小漂移误差。此外，LOAM还引入了IMU（惯性测量单元）数据来提供更准确的姿态估计，进一步减小漂移。
2. 低计算量：为了实现低计算量，LOAM采用了分离式处理的策略。具体而言，LOAM将激光点云数据分为两部分：边缘特征和平面特征。边缘特征指的是激光点云中具有明显几何形状的点，而平面特征指的是激光点云中的平坦区域。LOAM首先提取边缘特征和平面特征，然后通过特征匹配和非线性优化的方法计算机器人的位姿和轨迹。通过这种方式，LOAM能够降低计算量，提高实时性能。
总体而言，LOAM通过结合扫描匹配、回环检测和IMU数据融合等技术，以及采用特征分离和非线性优化等方法，实现了低漂移和低计算量。这使得其在激光雷达的里程计和建图领域具有较好的性能和应用前景。
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