高翔的g2o_ba_example在ubuntu18环境下报错

在Ubuntu18环境下运行高翔的g2o_ba_example时遇到错误,由于使用的是opencv4和较新版本的g2o,导致源码不兼容。为解决报错,需要对代码进行两处修改:1. 将Cholmod线性方程求解器初始化方式改为使用智能指针。2. 将ORB特征检测和描述符提取的旧接口替换为新接口。经过这些修改,程序可以成功编译,但运行时出现‘double free or corruption (out)’错误,需进一步排查。

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关于高翔的g2o_ba_example在ubuntu18环境下报错的问题,我是用的opencv4,g2o版本也比较新,所以源码存在问题,修改方法是

第一部分报错地方修改

// 使用Cholmod中的线性方程求解器

g2o::BlockSolver_6_3::LinearSolverType* linearSolver = new g2o::LinearSolverCholmod<g2o::BlockSolver_6_3::PoseMatrixType> ();

// 6*3 的参数

//g2o::BlockSolver_6_3* block_solver = new g2o::BlockSolver_6_3( linearSolver );

g2o::BlockSolver_6_3* block_solver = new g2o::BlockSolver_6_3( unique_ptr<g2o::BlockSolver_6_3::LinearSolverType>(linearSolver) ); //矩阵块求解器

// L-M 下降

//g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* algorithm = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg( block_solver );

g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* algorithm = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg( unique_ptr<g2o::BlockSolver_6_3>(block_solver)); //迭代算法

第二部分报错地方修改

cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector = cv::ORB::create();

cv::Ptr<cv::DescriptorE

### 高翔自动驾驶SLAM代码编译错误解决方案 当处理高翔基于ORB-SLAM2的扩展版本时,可能会遇到各种依赖项缺失或者配置不当引起的编译错误。对于具体问题的具体分析如下: #### 1. 安装必要的库文件 如果在编译过程中遇到了关于`libjasper-dev`包找不到的问题,则可以通过更新源列表并安装该包来解决问题[^3]。 ```bash sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main" sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install libjasper1 libjasper-dev ``` 这组命令会向系统的APT仓库添加额外的安全补丁资源,并刷新本地索引以获取最新的软件包信息,最后安装所需的图像解码支持库。 #### 2. 使用Eigen矩阵运算优化 针对某些涉及复杂线性代数计算的部分可能出现效率低下或内存溢出的情况,在操作Matrix对象时不直接赋值而是采用累加方式,并通过调用`.noalias()`方法防止不必要的临时对象创建从而提高性能和稳定性[^1]。 ```cpp c.noalias() += a * b; ``` 此行代码确保了即使是在大规模数据集上也能保持良好的执行速度而不引入潜在的风险因素。 #### 3. 调整项目结构与第三方依赖管理 考虑到该项目已经由原作者进行了功能增强(如增加了稠密重建特性),因此建议仔细阅读项目的README文档以及贡献者提交的日志记录,了解是否有特殊的构建要求或是新增的外部依赖需要预先准备[^2]。 此外,还需确认CMakeLists.txt中的路径设置是否正确无误,特别是涉及到第三方库的位置指定部分;同时也要注意不同操作系统平台间可能存在的差异性影响。
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