管理器：首选vim-plug，安装简单，配置直观。使用流程：在配置文件中用声明插件 ->安装。AI 插件是官方且最好的选择，安装后运行完成认证即可使用，常用Tab键接受建议。按照这个指南，你就能轻松管理你的 Vim 插件王国，并享受到 AI 辅助编程的强大威力了。

realsense D435i gazebo slam仿真包含realsense T265 D435i的urdf和sdf文件、realsense_gazebo_plugin包及realsense 模型文件使用示例。下载realsense 仿真模型[catkin_ws]表示自定义的工作目录mkdir -p [catkin_ws]/srccd [catkin_ws]/srcgit clone http

TUM RGBD数据集工具及使用1.工具工具下载地址：https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools•add_pointclouds_to_bagfile.py 给bag中加入点云topic•associate.py 生成depth 和 rgb的匹配信息•evaluate_ate.py 绝对误差评估，常用•evaluate_rpe

parallel_for_用法

介绍Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。下图为slam主流框架：传感器感知*在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和预处理。前端里程计(Radar/Visual Odometry)。特征点匹配及运动估计。后端优化(Optimization)。后端接受不同

Q1：Could not find a package configuration fileBy not providing "FindNLOPT.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project hasasked CMake to find a package configuration file provided by "NLOPT", butCMake did

单目里程计：问题：通过单目相机图像序列，计算得到图像序列对应的相机位姿(R,t)(R,t)(R,t)两个特点：1、需要足够平移才能完成初始化2、尺度不确定及尺度漂移1、单目初始化需要相机足够的平移，才能够完成初始化。使用2D-2D的方式来估计两帧相机之间的位姿时，可以通过求解**H(单应矩阵homography)或F(基础矩阵fundamental)以及BA(bundle adjustment)*

这篇论文提出了几个关于增量迭代求解的技术思路，精度换效率。多是在技术角度上提出，而非算法理论创新。

介绍特征点法：提取图像特征点，计算特征点图像描述子(图像灰度/变化梯度等)，通过描述子来匹配特征点，确定特征点的匹配关系，利用三角/对极几何/PnP等算法估算相机运动。计算精度高，但是耗时。光流法：提取图像特征点，与特征点法不同的是，光流法通过图像灰度值(RGB)值匹配特征点，光流描述了像素在图像中的运动，再利用三角/对极几何/PnP等算法估算相机运动。减少特征点匹配所需的计算量，精度也有保证。直

一、SVO框架：  从上图可以看出SVO的分为两个主要部分：定位和建图。这两部分以并行线程执行，保证算法的实时性。从图中也可以看出来，两个线程是有所耦合的，如定位线程的第二步(图像坐标对齐)时使用了建图中估计的特征点的深度(三维坐标点)。  SVO算法分解开后，就是几个比较传统的求解思路的组合。定位中包含三步：  1、直接法求解粗略的相机初始位姿：这里作者不再使用大范围的图像块进行直接法的trac