编译PL-SVO时遇到的一些问题(二)

根据上一篇安装的环境pl-svo编译成功了

接着配置参数跑数据集:

我跑的时euroc数据集,使用的IDE是CLion,配置参数如下即可运行
在这里插入图片描述
结果还是跑不起来的,mrpt这个库缺少wxgtk的依赖,之前之所以能够编译成功是因为mrpt编译时并不完全需要wxgtk
中间过程仍然很曲折,下面直接写自己的解决方案。
我的系统是Ubuntu1404、cmake3.11.3
参照官网:下载mrpt1.5.6
https://www.mrpt.org/download-mrpt/
安装依赖:
https://github.com/MRPT/mrpt/blob/master/README.md

  1. sudo apt install build-essential pkg-config  libwxgtk3.0-dev \
    libopencv-dev libeigen3-dev libgtest-dev

   2. sudo apt install libftdi-dev freeglut3-dev zlib1g-dev libusb-1.0-0-dev \
    libudev-dev libfreenect-dev libdc1394-22-dev libavformat-dev libswscale-dev \
    libassimp-dev libjpeg-dev   libsuitesparse-dev libpcap-dev 

到mrpt1.5.6下安装

mkdir build && cd build
cmake ..
make

最后编译安装成功

在这里插入图片描述
最后pl-svo源码运行过程图如下:

在这里插入图片描述

### 如何使PL-SVO适配KITTI数据集 对于如何使PL-SVO(Probabilistic Latent Semantic Visual Odometry)适配KITTI数据集,虽然直接针对此主题的具体文献未被提供,但从视觉里程计以及语义分割在不同数据集上的适配方法可以推断出一些通用原则和步骤。 #### 数据预处理 为了确保PL-SVO能够在KITTI数据集中有效运行,需要对原始数据进行必要的预处理。这包括但不限于图像尺寸调整、颜色校正以及间戳同步等操作[^4]。这些预处理措施有助于提高后续算法执行效率并减少误差源。 #### 特征提取优化 考虑到KITTI数据集的特点——即包含大量户外场景下的车辆行驶记录,因此可能需要特别关注那些能够捕捉到道路标志物特征(如车道线、交通信号灯)的方法。利用先进的卷积神经网络架构来进行更精准的目标检测与分类,从而增强SLAM系统的鲁棒性和准确性[^3]。 #### 调整超参数配置 根据不同环境条件灵活调节模型内部的关键参数也是至关重要的一步。例如,在光照变化剧烈的情况下适当放宽某些阈值;当遇到复杂路况增加迭代次数以获得更加稳定的结果。此外还可以尝试引入额外的约束机制来引导估计过程朝着期望方向发展[^1]。 ```python # 示例代码片段:假设这是用于微调PL-SVO的部分Python脚本 def tune_pl_svo_for_kitti(svo_model, kitti_data_path): svo_model.load_dataset(kitti_data_path) # 进行一系列针对性改进... svo_model.preprocess_images() svo_model.optimize_feature_extraction() svo_model.adjust_hyperparameters() return svo_model.fit() ``` #### 实验验证与评估 最后但同样重要的是,必须经过充分测试才能确认所做的一切改动确实提升了性能表现。建议采用多种评价指标综合考量,并与其他同类解决方案对比分析优劣之处。同也要注意收集反馈意见以便持续改进系统设计[^2]。
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