首先是关于SuMa的阅读，SuMa是一个完整的激光SLAM框架，核心在于“基于面元(surfel)”的过程，利用3d点云转换出来的深度图和法向量图来作为输入进行SLAM的过程，此外还改进了后端回环检测的过程，利用提出的面元的概念和使用到的虚拟帧来优化回环检测的过程。SuMa的核心分为以下几个步骤：1.SuMa预处理预处理的部分将3d点云转换为两张图，原文用的词是vertexmap和normalmap，这里直接翻译为顶点图和法向量图。预处理的过程本质上就是建立一个3d到2d的转换，原始的点云是3d的，顶点图和法向量图都是2d的，所以需要一个转换关系，论文首先使用的是点云到顶点图的转换，对于点云中