lio-sam error: no matching function for call to 鈥榞tsam::preintegratedimumea

`lio-sam`错误：没有匹配的函数调用`gtsam::preintegratedimumea`。
这个错误意味着在使用`lio-sam`时，没有找到适用于`gtsam::preintegratedimumea`函数的匹配调用。

`gtsam::preintegratedimumea`是GTSAM库中的一个函数，用于预积分测量信息以进行视觉惯性里程计（VI-SLAM）。

可能发生这个错误的原因有几种可能：

1. 没有正确地包含GTSAM库：要使用`gtsam::preintegratedimumea`函数，确保正确地包含了GTSAM库的头文件，并链接到对应的库文件。

2. 函数参数类型错误：该函数可能需要一些特定的参数，而你给出的参数可能与其所需的不匹配。检查函数的文档或示例代码，确保给出正确的参数类型和顺序。

3. 函数名称拼写错误：你输入的函数名称可能与正确的名称不匹配。检查函数的拼写，确保正确地调用了`gtsam::preintegratedimumea`函数。

这些都是使用`lio-sam`时出现`lio-sam error: no matching function for call to ‘gtsam::preintegratedimumea`错误的可能原因。根据具体情况进行逐步排查，可以解决这个问题。

相关问题

解释一下SC-LIO-SAM相比与原始的LIO-SAM的创新点和优化点

SC-LIO-SAM是基于原始的LIO-SAM算法的改进版本，主要的创新点和优化点如下：

1. 线性化：SC-LIO-SAM通过对点云进行线性化处理，以减少非线性优化的计算量，从而提高了算法的效率和精度。

2. 动态分配：SC-LIO-SAM根据点云的密度情况，动态地将点云划分为不同的分段，从而使算法能够适应不同的场景和点云密度变化。

3. 线束滤波：SC-LIO-SAM采用了线束滤波的方法，可以有效地去除点云中的噪声和外部干扰，提高了算法的精度和鲁棒性。

4. 稀疏表示：SC-LIO-SAM采用了稀疏表示的方法，可以有效地降低计算复杂度，同时提高了算法的精度和效率。

综上所述，SC-LIO-SAM相比于原始的LIO-SAM算法，具有更高的精度、更快的计算速度和更强的鲁棒性，可以更好地应用于实际的点云SLAM任务中。

lio-sam执行流程

1. 获取输入：LIO-SAM算法的输入包括点云数据、IMU数据以及激光雷达和IMU之间的时间戳信息。

2. 预处理：对输入数据进行预处理，包括点云去噪、点云分割、IMU预积分等。

3. 建图：使用分布式SLAM算法对激光雷达的点云数据进行建图，得到一个全局地图。

4. 优化：使用非线性优化算法对全局地图进行优化，得到一个更加精确的地图。

5. 定位：使用IMU数据进行运动估计，然后使用激光雷达数据在地图上进行匹配，得到当前机器人的位姿估计。

6. 循环检测：通过检测机器人的轨迹是否与已有轨迹重合，来判断是否存在循环闭合，进而进行地图的更新和优化。

7. 输出结果：输出机器人的位姿估计和地图信息，供机器人进行导航和路径规划。