用相同的数据，降低numberOfCores这个参数，建图有时候会飘，不说很稳定

[zhao-zhibo]

我对建图的消耗核数和点云处理时间有要求，然后我修改了在yaml文件中修改了numberOfCores，改为1之后，建图有时候会飘，我不确定是不是因为这个参数引起的飘。 而且我在laserCloudInfoHandler加了个计时器，发现单帧处理点云的耗时是200ms，我雷达的采样率是10HZ，这种情况下耗时是不是有点高呢，可以降低耗时吗？ 还有一个疑问是关于local path的，在对齐gps和lio的轨迹之后，local path还在打转，过一会儿它才被拉回来，这个现象主要是为什么呢？

[JokerJohn]

numberOfCores在这个参数在后端corner和surf点在scan2map优化的时候，搜索KNN corrseepondence使用, openmp的问题。 你这个单帧初始时间有点高了，可以提高点的voxel 采样尺寸。 local path如果你指的是IMU预测的橙色 path，可以不必关心，因为这个path需要新的lidar pose和IMU观测，在一个窗口里面进行优化才会拉回来GPS坐标系附近。

[zhao-zhibo]

@JokerJohn numberOfCores: 我这个数据很特殊，没有闭环，所以应该不涉及后端估计。您说的这个最低核数是不是只能配置为1呢？我想降低一下核数 单帧初始化时间：你说的提高尺寸是odometrySurfLeafSize mappingCornerLeafSize mappingSurfLeafSize,带来的收益是降低数据量吧？ local path:我指的local path是粉红色那个线，漂移很大，这个我理解应该是雷达匹配得到的path吧？

[JokerJohn]

@zhao-zhibo 主要调整下downsampleRate. odometrySurfLeafSize mappingCornerLeafSize mappingSurfLeafSize这些参数一般室内一套室外一套不变。

“我这个数据很特殊，没有闭环，所以应该不涉及后端估计。”，我指的是后端这个cpp，你构建整个graph->优化，这就是后端，只是没有闭环因子而已。 “最低核数是不是只能配置为1呢？我想降低一下核数”，这个是opemmp的问题，看下面代码，不想多线程可以注释。

“local path:我指的local path是粉红色那个线，漂移很大，这个我理解应该是雷达匹配得到的path吧？”，你的理解错了，橙色线是IMU用上一次优化得到新的bias预测的几s内的位姿轨迹，橙色线抖动是正常的，它只做预测，最终建图还是靠雷达。 “在对齐gps和lio的轨迹之后，local path还在打转，过一会儿它才被拉回来”。对齐轨迹后，还需要一段时间，等IMU子图才会rest滑窗，积累了一些GNSS ENU系下的雷达位姿，新预测的橙色轨迹才会拉到GNSS ENU系下。这是正常的，不影响精度。

[zhao-zhibo]

@JokerJohn 谢谢您对上面问题的一一解答，我看了代码，代码中有保存在enu坐标系下的位姿。然后看了下发布者，是不是没有发布者发布这个位姿出去呢?

[JokerJohn]

@zhao-zhibo 系统最终保留的位姿就是ENU下的位姿，发布在lio_sam_6axis/mapping/odometry话题下。