简单阅读了一下kimera源码，里面明确表示不支持kitti类型数据集，同时发现代码工程量巨大，把imu部分摘除不现实，故采用realsense相机作为视觉+imu传感器进行实验。kimera中配置有realsense启动的launch，但是采用默认相机参数飘逸很大，且在realsense topic 的 info中未查到合适的cam to imu mat 所以首先对相机进行imu+cam标定。一

因项目需求，需要出差并在离线的情况下进行深度学习目标检测，由于电脑没有网络连接功能，无法通过直接迁移环境来实现配置，同时在尝试离线安装的时候，安装低版本的anaconda报错，故采用此种方式安装软件环境。（如果利用prompt下载慢的话也可以采用这种方式）假定本机环境：win10 GTX1050ti （目标主机环境目前未知）参考教程：https://blog.csdn.net/qq_404...

最近在根据vins代码进行改写，实验发现 当opencv为3.4.12版本时（coreimgprocimgcodecs这几个库），vins 优化结果会非常飘。如果vins结果比较离谱，可以检查下opencv的版本。用ros跑的话，如果ros不是源码编译或者更改过相关的引用，不管你opencv在编译的时候指定的是什么版本，在ubuntu18.04下coreimgprocimgcodecs这几个库都是

最近在根据vins代码进行改写，实验发现 当opencv为3.4.12版本时（coreimgprocimgcodecs这几个库），vins 优化结果会非常飘。如果vins结果比较离谱，可以检查下opencv的版本。用ros跑的话，如果ros不是源码编译或者更改过相关的引用，不管你opencv在编译的时候指定的是什么版本，在ubuntu18.04下coreimgprocimgcodecs这几个库都是

文章写于2021.9.29由于在实时跑ORB_SLAM3的时候，相机转动过快会LOST，因此采用其他特征点提取方法进行尝试，首先是GCNv2_SLAM。系统：Ubuntu 18.04g++：5.xCUDA：10.2参考文章：Ubuntu系统pangolin与libtorch所引发的连接错误_feiyang_luo的博客-CSDN博客GCNv2编译过程中出现的问题_CAFE-BABE的博客-CSDN

orb-slam2和3在执行的时候都会出现这个问题，错误为：symbol lookup error: /home/smz/slam_demo/ORB_SLAM3/lib/libORB_SLAM3.so: undefined symbol: _ZN5DBoW24FORB1LE1、确定问题类型：从错误提示中可以看出是发生了so库调用异常，说明链接出了问题。2、确定问题链接：~/slam_demo/OR