dyn_out.cpp

  name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-5572165936844014&dt=1194442938015&lmt=1194190197&format=336x280_as&output=html&correlator=1194442937843&url=file%3A%2F%2F%2FC%3A%2FDocuments%2520and%2520Settings%2Flhh1%2F%E6%A1%8C%E9%9D%A2%2FCLanguage.htm&color_bg=FFFFFF&color_text=000000&color_link=000000&color_url=FFFFFF&color_border=FFFFFF&ad_type=text&ga_vid=583001034.1194442938&ga_sid=1194442938&ga_hid=1942779085&flash=9&u_h=768&u_w=1024&u_ah=740&u_aw=1024&u_cd=32&u_tz=480&u_java=true" frameborder="0" width="336" scrolling="no" height="280" allowtransparency="allowtransparency"> #include <iostream.h>
#include <strstrea.h>

void main(void)
 {
   char * p;
   ostrstream outs;

   outs << "Jamsa's C/C++ ";
   outs << "Programmer's Bible ";
   outs << "has cool programs." << ends;
   p = outs.str();
   cout << p;
   delete p;
 }


<think>好的,我现在需要帮助用户在Fast-LIO2中记录程序或函数的运行时间。首先,我得了解用户的需求。他们可能是在进行性能优化或者算法评估,需要测量各个部分的执行时间,比如数据预处理、卡尔曼滤波更新、地图更新等。接下来,我需要回顾Fast-LIO2的代码结构,找到适合插入计时点的地方。 根据引用[4]中的代码片段,用户提到了一些函数如get_f,可能属于状态估计的核心部分。因此,在这些关键函数周围添加时间记录可能有效。用户可能需要使用C++中的时间库,比如chrono,来测量时间。例如,在函数开始和结束处记录时间点,计算差值并输出到日志文件。 另外,考虑程序的结构,主循环中的处理步骤是重点。例如,每次处理激光雷达数据时,记录整个处理流程的时间,或者分解到各个子模块。同时,需要注意时间记录的精度和输出方式,避免影响实时性能。可能需要将时间数据写入文件,方便后续分析。 还需要注意代码的修改位置,确保不影响原有逻辑。例如,在关键函数的开始和结束处插入计时代码,使用高精度时钟,并将结果保存。同时,用户可能需要将不同模块的时间分开记录,以便分析瓶颈。比如,前向传播、后向传播、卡尔曼增益计算等部分分别计时。 此外,引用[3]提到FAST-LIO2使用了紧耦合迭代卡尔曼滤波器,因此状态估计部分的函数可能是重点。用户可能需要在这些迭代过程中测量每次迭代的时间,以评估算法效率。同时,考虑多线程或并行处理的影响,确保时间测量的准确性。 最后,需要给出具体的代码示例,指导用户如何修改代码,比如包含头文件、定义计时变量、计算持续时间并输出。同时提醒用户注意时间单位的转换,如毫秒或微秒,以及文件写入的路径和权限问题。可能还需要建议用户使用性能分析工具,如gprof或perf,作为补充方法。</think>在FAST-LIO2中记录运行时间可以通过以下方法实现: ### 一、核心模块计时方法 1. **使用C++ chrono库** 在需要计时的函数/代码块前后添加高精度计时器: ```cpp #include <chrono> ... auto t_start = std::chrono::high_resolution_clock::now(); // 需要计时的代码 processLiDARData(); auto t_end = std::chrono::high_resolution_clock::now(); auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(t_end - t_start); std::cout << "处理时间:" << duration.count() << "μs" << std::endl; ``` 2. **关键函数计时(参考论文结构)** 根据FAST-LIO2的紧耦合迭代卡尔曼滤波架构[^3],可在以下核心函数添加计时: - 状态预测(前向传播) - 测量更新(后向传播) - 卡尔曼增益计算 - 地图更新模块 ### 二、具体实现步骤 1. **主循环计时** 在`main_loop.cpp`中记录单帧处理总时间: ```cpp while(1){ auto frame_start = std::chrono::steady_clock::now(); // 数据预处理 Preprocess(); // 状态估计 StateEstimation(); // 地图更新 MapUpdate(); auto frame_end = std::chrono::steady_clock::now(); auto frame_time = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(frame_end - frame_start); LOG(INFO) << "单帧处理时间:" << frame_time.count() << "ms"; } ``` 2. **模块级计时(以卡尔曼滤波为例)** 在`ikfom.cpp`的迭代卡尔曼滤波函数中: ```cpp void update_iterated_dyn_share_modified(...) { auto iter_start = std::chrono::high_resolution_clock::now(); // 前向传播 forward_propagate(); // 反向传播 backward_propagate(); // 卡尔曼增益计算 auto kalman_start = std::chrono::high_resolution_clock::now(); compute_kalman_gain(); auto kalman_time = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(...); auto total_time = ...; std::ofstream logfile("time_log.csv", std::ios::app); logfile << total_time.count() << "," << kalman_time.count() << "\n"; } ``` ### 三、时间记录建议 1. **输出格式**:建议使用CSV格式记录时间戳、模块名称、耗时(ms/μs) 2. **存储方式**: ```cpp std::ofstream logfile("perf_log.csv"); logfile << "timestamp,module,duration(us)\n"; logfile << getCurrentTime() << ",state_estimation," << duration.count() << "\n"; ``` 3. **注意事项**: - 避免在实时线程中频繁进行I/O操作 - 使用内存缓冲区定期写入文件 - 注意时间单位的统一(建议微秒级) ### 四、补充分析方法 1. **ROS内置工具**(若使用ROS框架): ```bash rosrun rqt_runtime_monitor rqt_runtime_monitor ``` 2. **性能剖析工具**: ```bash valgrind --tool=callgrind ./fastlio2_node kcachegrind callgrind.out.* ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值