跨域（Cross-Origin）指的是在Web应用程序中，一个域的文档或脚本试图请求另一个域的资源，而这两个域的协议、主机或端口不同。这样客户端发送post请求时，原先可能是http://localhost:8081/pod/create，那么现在就是http://localhost:8081/api/pod/create，因为代理服务器会自动去掉/api。检查后端服务器是否配置了正确的CORS策

视觉同步定位和建图 （VSLAM） 是许多机器人和计算机视觉应用的基本模块，从自主导航到增强现实 （AR）。没有闭环的轻量级VSLAM系统通常被称为视觉里程计（VO），这对于需要在资源有限的嵌入式设备上进行实时姿态估计的应用非常重要。由于VSLAM和VO的重要性，它们在计算机视觉和机器人社区中获得了广泛的关注。如今，深度学习技术在各种计算机视觉任务中优于传统方法。在VO方面，基于学习的方法近年来取

对象SLAM将对象的概念引入同步定位和建图（SLAM），并帮助理解移动机器人和对象级交互式应用程序的室内场景。最先进的对象SLAM系统面临着诸如部分观测，遮挡，不可观察的问题等挑战限制了建图的准确性和鲁棒性。本文提出了一种新的单目语义对象SLAM（SO-SLAM）系统，该系统解决了对象空间约束的引入。我们探索了三种具有代表性的空间约束，包括比例约束、对称纹理约束和平面支撑约束。基于这些语义约束，我

在本文中，我们提出了MonoRec，这是一种半监督的单目稠密重建架构，可以预测动态环境中单个移动相机的深度图。MonoRec基于多视图立体声设置，该设置对成本卷中多个连续图像的信息进行编码。为了处理场景中的动态对象，我们引入了一个 MaskModule，它通过利用成本体积中编码的光度不一致来预测移动对象遮罩。与其他多视图立体方法不同，MonoRec能够通过利用预测的掩码来重建静态和移动对象。此外，

当将同时定位和建图（SLAM） 应用于实际应用（如自动驾驶汽车、无人机和增强现实设备）时，其内存占用和计算成本是限制性能和应用范围的两个主要因素。在基于稀疏特征的 SLAM 算法中，解决此问题的一种有效方法是通过选择可能对局部和全局束平差 （BA） 有用的点来限制地图点大小。本研究提出了一种高效的图优化方法，用于在此类SLAM系统中对地图点进行稀疏化。具体来说，我们将最大姿态可见性和最大空间多样性

为了提高动态环境下ORB-SLAM2位姿估计的精度，针对运动的欺骗性，提出一种实例分割方法去除分布在人体上的运动特征点，提高姿态精度。该方法从输入图像中提取ORB特征点，并对图像进行分割，得到图像中像素的位置。然后去除分布在人体上方的特征点，利用移除后相对稳定的特征点估计位置和姿态。改进的方法用于在TUM数据集上进行测试。结果表明，改进的系统能够显著降低动态环境下姿态估计的绝对误差和相对漂移，证明

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方法不对，努力白费；方法对了，事半功倍！在学习的过程中我们会遇到各种困难与阻碍，如何发现并优化自己的学习方法就变得尤为重要。高效学习方法是指通过科学的、有效的方法来提高学习效率，实现更好的学习成果。以下是我分享的一些具体的高效学习方法，希望对你有所帮助。

这里我1%都没有就出现了报错，查看信息发现是eigen库的问题，修改CMakeLists.txt，直接包含eigen库的绝对路径。头文件在/usr/local/include下，库文件在/usr/local/lib下。切换目录到sophus目录下，然后在gedit中打开。然后注释第一个SO2::SO2()的两行代码。再次回到build下编译，编译成功。为了方便代码的调用，建议安装。，出现cpp的报

我们提出了一种使用从 FAST+BRIEF 特征中获得的词袋进行视觉位置识别的新方法。我们第一次构建了一个离散化二进制描述符空间的词汇树，并使用该树来加速几何验证的对应关系。我们使用完全相同的词汇和设置，在非常不同的数据集中呈现没有错误的优胜结果。包括特征提取在内的整个技术在包含 26300 张图像的序列中每帧需要 22ms，比以前的方法快一个数量级。索引词——地点识别、词袋、SLAM、计算机视觉