为dlo添加自己的预积分部分，后加以紧耦合，去畸变。
lio-sam walking dataset:
- 使用优化器耦合imu和lidar的odom
- 添加到g2o的第一条边，补全函数
- 学习lio-sam单独开辟了用于优化的imu预积分。
- 添加了优化结果速度限制。
- 解决imu的odom抖动问题，imu预积分效果不好。
- 在预积分reset部分添加了之前遗漏的参数。速度限制作用明显下降。
- 适配livox雷达，要求有livox_ros_driver2的msg。若不使用则需要注释掉。回滚至前一版本。解决了定位飘逸的问题，但仍不稳定。
- 提升稳定性。
- 解决优化结果bg_, ba_都是0.0的问题。
- 点云去畸变。
- imu时间戳与雷达对齐,避免部分点云无法去畸变.
- 对齐时间戳后出现抖动，怀疑是由于修改了积分的时间段，将原本积分到header.stamp的修改到积分到最后一个点云点的时间戳，积分时间不变还是0.1s.为
imuPreintegration函数加锁，有所缓解。 - 缩短积分时间，有时积分耗时80ms。