创建属性：性能分析：乱序执行执行模型顺序队列（默认 FIFO）乱序队列（基于事件依赖）同步clFinish：等待队列完成clFlush：提交任务但不阻塞事件控制依赖、profiling顺序队列 (in-order)：提交的顺序 = 执行顺序，天然保证依赖。乱序队列 (out-of-order)：提交顺序和执行顺序可能不同，必须依赖事件 (cl_event)来管理执行依赖关系。用waitlist参数

是 GTSAM 提供的一个，用于把已经是线性（Gaussian）形式的因子插入到非线性因子图（）中。它是把线性世界（GaussianFactorGraph / Jacobian/HessianFactor）与非线性世界（NonlinearFactorGraph）桥接起来的“适配器”。

激光SALM框架LIO-SAM算法编译运行。

如果你手里是“因子对象容器”（非指针），应改用。产生的“空槽位（nullptr）”。：待加入的一批因子（容器，元素为。把一批因子一次性加入因子图，并。

在 ROS 中，rosrunroslaunch下面以一个完整的示例，展示如何在 ROS 包内启动节点，包括rosrun和roslaunch的使用方法。

该论《Globally Consistent and Tightly Coupled 3D LiDAR Inertial Mapping》是日本先进工业科学技术研究所（AIST）的Koide等人于2022年在IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA）上发表的一篇论文。该研究提出了一种基于全局匹配代价最小化和LiDAR-IMU紧耦合的实时三维建图框架，旨在提高在特征稀缺或动态环境中的定位与建图精度。

情况tryexceptelsefinally没有异常执行跳过执行执行有异常，匹配到执行到异常处中断执行跳过执行有异常，未匹配到执行到异常处中断不执行不执行执行（然后异常继续向上抛出）try：放可能出错的代码except：出错就处理else：没出错才执行finally：一定会执行passraise DataFormatError("数据必须是字典类型")try:print("捕获到自定义异常:",

深度学习作为一种强大的机器学习技术，近年来在点云配准领域展现出了巨大的潜力和优势。其核心在于通过构建复杂的神经网络模型，能够自动从大量的点云数据中学习到高度抽象且有效的特征表示，从而实现点云的精确配准。深度学习在点云配准中的应用，首先体现在其强大的特征提取能力上。传统的点云配准方法，如基于几何特征的方法，往往依赖于人工设计的特征描述子，这些描述子在面对复杂多变的点云数据时，表现出了一定的局限性。而

摘要——在移动机器人状态估计中常用的点云采样方法往往保留了大量的点冗余。这种冗余会不必要地减慢估计流程，并在实时约束下可能导致漂移。对于资源受限的机器人（特别是无人机）来说，这种延迟会成为瓶颈，而它们往往需要以极低的延迟实现敏捷且精准的操作。为此，我们提出了一种新颖的、确定性的、无需先验信息、仅含一个参数的点云采样方法，称为，该方法旨在最小化三维点云中的冗余。与现有方法不同，RMS 通过利用线性和

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