博客《TCL/TKJ脚本应用tclkit工具打包》中的练习脚本及打包工具。

目的 　　LOAM是KITTI测试中排名第一的状态估计和激光建图方法，知名度很高，在它的基础上衍生出了很多改进版本，例如ALOAM、LEGO-LOAM、Inertial-LOAM等。 　　本文通过对论文和代码的细节进行分析，试图弄明白这个方法的特点以及为何有如此优秀的性能。 1　特征点提取 　　通过匹配每帧激光点云与上一帧点云，可以得到两帧之间机器人的相对位移，这是激光里程计的工作方式。传统的方法是直接在原始的点云上操作（例如ICP算法），但是LOAM采用了更巧妙的方法，它不是直接对大量的点云进行变换，而是在点云的基础上提取出相对较少的特征点，然后再用特征点进行匹配。 　　如何得到特征点呢？特

TCL脚本语言编程，这里是一个关于TCL脚本语言入门的资料，里面对例子进行了详细的讲解，入门的好材料。

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