耗时疑问以及内存分配不足引起的段错误

[Hfx-J]

我在运行./eval_loop_poses程序时，一帧需要花费2: 198627ms、的时间，在运行./eval_overlap时存在由于内存分配不足引起的段错误，请问应该如何克服？

[neng-wang]

抱歉，根据您的描述，很难判定错误是如何引起的，如果可以的话，请提供运行报错截图。

[neng-wang]

请确保版本配置是一致的和readme中提到的，并且初始的运行./eval_loop_poses_pair确保SGLC在您的系统上能够正常的工作。

[Hfx-J]

您好，我解决了我之前说的问题，确实是我配置存在问题。目前出现了一个新的疑问，耗时部分似乎偏大，这应该如何改进？

[Hfx-J]

我在MCD数据集上的耗时要比这个更高

[neng-wang]

您好，我们论文中提到的时间是（1.产生描述子+2.判定两帧点云是否是闭环）的时间。对于基于overlap的闭环来说，它首先需要利用全局描述子进行检索，检索出50个闭环候选帧，然后将50个闭环候选帧和当前帧逐个进行几何验证，因此耗费的时间更高。在实际的使用中，可以减少侯选帧的数量或者提高阈值（利用全局描述子相似度进行初步判定）来减少几何验证执行的次数。具体可以参考我这个仓库(SGLC-PGO)对于实际的SLAM应用

[Hfx-J]

好的，感谢，我大概了解了

[Hfx-J]

还有一个有趣的问题，我想要获取回环之间的位姿估计，但是发现其位姿估计误差比较大，我应该有哪些参数可以调整？（我运行在其他数据集上，语义标签通过SPVNAS获得可能存在部分错误的语义信息）

[neng-wang]

你可以运行./eval_loop_poses_pair，逐步调试参数在新的数据集，首先确保能够获得合适的聚类效果通过调整deltaA，deltaP，deltaR,可以使用这个仓库(CVC-Cluster)查看。然后调试inlier_th保证充足的内点值，之后可以输出RANSAC估计的位姿（Coarse）位姿，确保算法能够正确地估计大致的位姿，这个python文件python registration_visual.py 能够查看对齐效果，如果RANSAC能够获得比较好的初值，算法一般都会收敛到一个比较好的对齐效果通过（fine-refine）步骤。