Robust Incremental Smoothing and Mapping (riSAM) 项目常见问题解决方案

Robust Incremental Smoothing and Mapping (riSAM) 项目常见问题解决方案

risam Robust Incremental Smoothing and Mapping (riSAM) published in ICRA 2023 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/risam

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍： Robust Incremental Smoothing and Mapping (riSAM) 是一个用于机器人同时定位与地图构建（SLAM）的开源项目。该项目包含了一个鲁棒的增量平滑和映射算法的实现，能够处理大量的异常值（测试高达90%的异常值）。即使在初始化条件不佳的情况下，riSAM 也能够处理异常值，这是之前的研究中所未能解决的。项目基于ICRA 2023上发表的论文，并在GitHub上提供了源代码和相关的实验数据。

主要编程语言： 该项目主要使用 C++ 编写，部分依赖库可能需要使用 Python 进行配置和数据处理。

2. 新手在使用这个项目时需要特别注意的3个问题及解决步骤

问题一：依赖库版本兼容性问题

问题描述： 由于项目实现中包含了之前研究工作的依赖，对依赖库的版本有严格要求，可能导致版本兼容性问题。

解决步骤：

1. 检查 DEPENDENCIES.md 文件，了解项目所依赖的库及其版本要求。
2. 安装指定版本的依赖库，确保所有依赖满足项目要求。
3. 如果遇到版本冲突，尝试卸载现有库并重新安装指定版本。
4. 使用 CMake 进行项目配置，确认依赖是否正确加载。

问题二：编译时出现的 std::out_of_range 错误

问题描述： 在使用 Kimera-RPGO 与 gtsam v4.1.1+ 版本时，可能会在 gtsam::GaussianBayesTree::optimize 中遇到 std::out_of_range 错误。

解决步骤：

1. 检查 Building Notes 部分，了解可能的错误原因。
2. 根据项目建议，确保 Kimera-RPGO 使用的 gtsam 版本正确，并且编译时设置了必要的编译选项。
3. 如果错误仍然存在，尝试更新到更高版本的 gtsam，其中可能包含了问题的修复。

问题三：项目配置和运行问题

问题描述： 新手可能不知道如何正确配置和运行项目。

解决步骤：

1. 阅读项目 README.md 文件，了解项目的基本结构和运行流程。
2. 按照项目中的 Installation 指导进行依赖安装和项目配置。
3. 在 experiments 目录中查找实验脚本和运行指导，跟随步骤进行实验。
4. 如果遇到具体错误，参考项目 issues 页面中的已知问题及其解决方案。

通过上述步骤，新手可以更好地理解和使用 riSAM 项目，并在遇到问题时能够快速找到解决方案。

risam Robust Incremental Smoothing and Mapping (riSAM) published in ICRA 2023 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/risam