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好奇后段回环融合部分代码的实现 #2

Closed xuwuzhou closed 2 years ago

xuwuzhou commented 2 years ago

您好，根据您的论文，后段回环融合是对于每一对输入帧，提取出视觉ORB特征和激光Iris特征，然后根据这两个方法并行的提取匹配对, 一旦成功提取一个候选者，就执行几何一致性验证，然后通过Teasr获取匹配对的位姿，并且通过V-GICP优化, 比较好奇这部分代码的具体实现。 大概还需要多长时间整理出代码呢。 这部分代码的确有效的话，会在未来的工作中引用您的这篇论文。

kinggreat24 commented 2 years ago

不好意思，刚看到，这个闭环检测的策略是有效的,我以前直接尝试使用icp 的方式来做，发现虽然可以成功检测到闭环，但是相对变换的计算有时候却不收敛，有时候即使是收敛的，但是收敛到了错误的位置。所以teaser是很有必要的，至于这部分的代码我现在的工作还要用到，等弄完了我会上传的。你可以参考mulls- slam，isc- slam以及orb- slam的闭环部分，我的代码也基本是从这几个里面整合的。

发自我的iPhone

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: xuwuzhou @.> 发送时间: 2021年10月13日 14:36 收件人: kinggreat24/dv-loam @.> 抄送: Subscribed @.***> 主题: 回复：[kinggreat24/dv-loam] 好奇后段回环融合部分代码的实现 (#2)

您好，根据您的论文，后段回环融合是对于每一对输入帧，提取出视觉ORB特征和激光Iris特征，然后根据这两个方法并行的提取匹配对, 一旦成功提取一个候选者，就执行几何一致性验证，然后通过Teasr获取匹配对的位姿，并且通过V-GICP优化, 比较好奇这部分代码的具体实现。 大概还需要多长时间整理出代码呢。 这部分代码的确有效的话，会在未来的工作中引用您的这篇论文。

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xuwuzhou commented 2 years ago

好的，谢谢，闭环主要是卡在代码的融合方面。感觉代码融合起来有点复杂，hhh