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本文主要梳理了一些大佬关于视觉SLAM方向的面经，对于其中的一些问题根据自己需要进行了一些补充，增加和补充了关于ORB-SLAM2相关的内容，在文末提供了ORB-SLAM和ORB-SLAM2的论文翻译和代码讲解视频，资源主要来自 泡泡机器人，有需要可以自行下载学习

最近在使用ROS的时候，有时候需要启动多个终端，比如需要一个终端启动launch文件，还需要一个终端play数据集，比较麻烦，遂想通过一个脚本一次性启动多个终端，以跑个入门小乌龟为例，过程整理如下：新打开一个终端的命令格式如下：gnome-terminal -t "新终端标题" -x bash -c "执行的i命令;exec bash"# gnome-terminal:新打开一个终端# -t:给新

在跑SC-LEGO-LOAM时报错[pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud] Cannot create a KDTree with an empty input cloude

转载链接开篇需要跟大家道歉，一切忙没时间的理由都是借口，实际上就是偷懒了，这么久才更新，非常抱歉！本篇争取以最简明的叙述，帮助大家理解下基于Region Proposal的目标检测的一系列工作，包括RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，这部分内容网上有很多博文，本文中会有很多图与其他博文相似或者雷同，如有侵权行为，请联系鄙人。讲得不好请大家海涵，若有疑点，大家可以阅读原论文。目标检

1、处于统一局域网下的两台电脑方式1：在本地电脑打开另一台电脑的文件目录系统：ubuntu系统（1）在其中一台电脑上打开任意一个文件夹（2）同时按下“Ctrl+l”键，进入到下图（3）在文件目录地址处写入：sftp://uername@xxx.xxx.xxx.xxx/path**user:**所访问电脑的用户名**xxx.xxx.xxx.xxx：**所访问电脑的ip**path:**想要访问的文件

在上一章已经介绍了检测共视区域的部分，接下来就是对共视区域进行回环矫正或者地图融合。回环矫正和之前的ORBSLAM系列一致，就是消除因为长时间运动产生的位姿累计误差和尺度漂移。在ORBSLAM3中新增了多地图系统，因此出现共视区域的地方有可能出现在不同的子地图中，需要对两个子地图进行融合。本篇主要对回环矫正部分进行介绍。

可以看到上述在构建好损失函数后就是一个基于高斯牛顿法解最小二乘的过程，基于参考帧处x的坐标，不断地迭代变换p在当前帧寻找新的匹配点x’，在这个不断迭代过程中是在当前帧新的点x’处进行更新的，每次更新都需要计算相应的雅格比矩阵和Hessian矩阵，这一过程浪费了很多计算资源的消耗，逆向光流法就是针对这一现象提出的。