运行LVI-SAM，并打开rqt_graph，查看节点关系如图所示：
激光雷达原始数据的topic为/points_raw，观察发现它仅被imageProjection节点订阅，因此我们分析这个节点。
imageProjection节点订阅三个节点：points_raw节点、imu_raw节点、和imu_propagate_ros节点，并被cloud_info节点订阅。（rviz可视化部分暂不考虑）
可以猜想出，imageProjection节点的主要功能是将点云投影变成类似于图片的格式，进行一些预处理方便后续的slam过程。
二、主函数int main(int argc, char** argv)
{
ros::init(argc, argv, "lidar");
本node的主要工作都体现在ImageProjection的构造函数当中
ImageProjection IP;
ROS_INFO("\033[1;32m----> Lidar Cloud Deskew Started.\033[0m");
创建三个相同的线程，在A线程忙碌的时候启用B线程，A,B线程都忙碌的时候启用C线程
ros::MultiThreadedSpinner spinner(3);
spinner.spin();
return 0;
}
三、ImageProjection类
3.1 父类ParamServer类
ParamServer是一个重要的类，它的子类包括：
FeatureExtraction IMUPreintegration ImageProjection mapOptimization
它的成员包括：
上述ros参数均可以根据名称判断其含义，且与param_lidar.yaml参数文件紧密关联。
3.2 ImageProjection类的成员
在主函数当中，主要依靠的就是ImageProjection类的构造函数，因此重点分析它，结合以上ImageProjection类成员变量和成员函数的解读可以很容易看懂其过程。
ImageProjection():
deskewFlag(0) // 去畸变标志位置零
{
// 订阅imu原始数据，回调函数负责将测量信息坐标变换到激光雷达并存储到队列
subImu = nh.subscribe(imuTopic, 2000, &ImageProjection::imuHandler, this, ros::TransportHints().tcpNoDelay());
// 订阅Odom原始数据，此Odom来自于VIS，可能早于点云采集时间，也可能稍晚于点云采集时间，回调函数负责将位姿信息存放到队列
subOdom = nh.subscribe(PROJECT_NAME + "/vins/odometry/imu_propagate_ros", 2000, &ImageProjection::odometryHandler, this, ros::TransportHints().tcpNoDelay());
// 订阅原始点云，回调函数负责检查、获取对齐的imu帧旋转矩阵、获取相邻帧的位姿变换、点云投影成图片从而使点云有序化，最后把去畸变有序化点云和自定义格式点云发布出去
subLaserCloud = nh.subscribe(pointCloudTopic, 5, &ImageProjection::cloudHandler, this, ros::TransportHints().tcpNoDelay());
// 发布处理过后的点云和自定义格式的点云
pubExtractedCloud = nh.advertise(PROJECT_NAME + "/lidar/deskew/cloud_deskewed", 5);
pubLaserCloudInfo = nh.advertise(PROJECT_NAME + "/lidar/deskew/cloud_info", 5);
// 为下一次处理分配内存空间并重置所有参数
allocateMemory();
resetParameters();
// 设置控制台输出信息
pcl::console::setVerbosityLevel(pcl::console::L_ERROR);
}
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