SLAM轨迹全局误差计算一、umeyama算法 SLAM结果输出之后，我们需要对其进行测量，判断定位的精确度如何。我们采用如下的高精度optitrack设备对SLAM设备进行GroundTruth数据的采集，结合SLAM的定位数据，我们便可以通过umeyama算法进行两者轨迹间的对齐，然后进一步评估精度误差。 我们将groundTruth轨迹记作，将slam轨迹记作，我们对这两条符合相似变换的轨迹

同时可以搜索到ubunut20.04系统自带/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpcap.so.1.9.1，但是使用自带的所在路径并不能成功。最后点击写入、等待完成。到网站中下载libk4a1.4里的deb文件 https://packages.microsoft.com/ubuntu/18.04/prod/pool/main/libk/刻录U盘或者光盘，我们需要一款刻录软件

[google 机器学习链接]（https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/prereqs-and-prework）1.框架处理（监督式）机器学习，标签，特征，样本，模型，回归与分类2.深入了解机器学习回归分析：权重（斜率）和偏差（截距）训练：经验风险最小化；损失，平方损失，MSE...