虽然系统代理设置可以影响一些系统级别的工具和应用，但 Docker 运行在一个隔离的环境中，默认情况下不会继承系统的代理设置。因此，需要显式地为 Docker 配置代理。通过上述步骤配置和验证 Docker 的代理设置，可以确保 Docker 正确通过代理访问网络资源。

在启用 MIG 的情况下，一张 GPU 可以分割为多个逻辑 GPU，每个逻辑 GPU 分配固定的计算和显存资源。例如，只有支持 MIG 的 NVIDIA GPU（如 A100 或 H100）才会显示 MIG 相关的信息，而其他不支持的 GPU 显示。：这是 NVIDIA 提供的一个命令，用于显示 GPU 的实时信息，包括显卡的温度、功耗、显存使用率、GPU 负载等。：在这个模式下，只有一个进程能够

打开终端执行下列命令，将12列的 kitti 轨迹格式转换成8列的 tum 轨迹格式，得到tum格式的轨迹真挚值文件TUM_00_gt.txt。将 对应的00.txt 和 times.txt 复制到该文件的同目录下。calib.txt文件说明见。

----- 2.定义卷积神经网络 -----#x = torch.flatten(x, 1) # torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) ：将输入张量从 start_dim 到 end_dim 维度展平为一个维度。return xprint("----------模型结构----------")print(net)#----- 3.定义损失函数和

中，LIDAR 和 IMU 的观测量通常被独立处理。即分别处理来自 LiDAR 和 IMU 的观测数据，然后在高层次 Pose（Position + Orientation）上进行融合。松耦合通常的思路是首先处理 IMU 的观测数据得到高频的位姿（Pose）信息，将高频的位姿信息用于 LiDAR 观测数据的去畸变，然后有两种处理方式。松耦合相关的研究成果有 LOAM (with IMU)，LeGO

相机由于曝光是瞬时的，其所有像素点的采集时刻是一致的。ROS 提供了message_filters 包来进行时间软同步，message_filters 类似一个消息缓存，分别订阅不同传感器的 Topic，当消息到达消息过滤器时，并不会立即输出，而是在满足一定条件下输出，产生一个同步结果并给到回调函数，在回调函数里处理时间同步后的数据。软件同步通过智能的数据处理技术弥补了硬件同步的不足，提高了传感器

在实际的处理中，由于测量传感器只能测量离散化的值，在精度不高的应用场景中，我们通常会选择忽略后面三项，只保留最简单的转换关系。注意：能被各种传感器（车速传感器，轮速计）测量到的速度是车体系速度，进行线性化得到的雅可比矩阵，即运动方程对状态。进行线性化得到的雅可比矩阵，即观测方程对状态。，后续噪声的符号会变化，但表示的意义不变。其中 t 为平移向量。为观测方程在当前时刻预测状态。为运动方程在上一时刻

高精地图本质上是结构化的矢量数据。常见的高精地图标准包括 OpenDrive，LaneLet2，Apollo OpenDrive 等。计算机上的高精地图通常由一些专用的绘制软件生成（例如 Arcgis，Autoware map tool等)。L2 在技术实现上会更倾向于实时感知，乃至可以使用感知结果直接构建。（bird eye view, BEV），而 L4 则依赖。

紧耦合系统，就是把点云的残差方程直接作为观测方程，写入观测模型中。这种做法相当于在滤波器或者优化算法内置了一个 ICP 或 NDT。因为 ICP 和 NDT 需要迭代来更新它们的最近邻，所以相应的滤波器也应该使用可以迭代的版本，ESKF 对应的可迭代版本的滤波器即为 IESKF。基于 IESKF 的紧耦合 LIO 系统的流程图如下所示：IESKF 的状态变量及运动过程 和 前文介绍过的 ESKF

增加卷积层的层数，构建更深的网络。添加池化层，降低分辨率，聚合信息。随着分辨率的降低，每个神经元所覆盖的区域也会增大，即感受野增大。