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很有意义的工作。文献1的方法似乎更加牛逼哄哄,也是开源,您为什么不考虑使用呢?
@RuanJY 很有意义的工作。文献1的方法似乎更加牛逼哄哄,也是开源,您为什么不考虑使用呢?
额,一是因为我没时间仔细读这个论文,只是引用他的表格对比下开源的几个非线性库,二是其他人没用过的库,我是不会去用的,不然会有很多坑
顺便提一句,loam系列基本都是采用的左扰动模型,VIO系列基本都是右扰动,结合的时候需要注意
GTSAM 4.0目前已经支持自动化求导了,倒是可以尝试使用一下。还有最后的精度对比是谁比谁的,是ceres比GTSAM吗?A-LOAM采用的是DenseQR求解的,不知道其他的线搜索方法会不会精度更高一点。
https://xuwuzhou.top/gtsamCustomFactor/
因为课题的需要,需要把之前代码里的ceres计算里程计重构成基于gtsam计算里程计,这篇博客做个总结,主要是针对FLOAM和ALOAM这两套代吗的重构,ALOAM重构没出什么问题,但是FLOAM重构出现了比较严重的问题,下面会详细描述.