ORB-SLAM3中用Dbow2库中的L1范数计算相似度，其公式是什么，举一个实际例子说明

在 ORB-SLAM3 中，使用 Dbow2 库中的 L1 范数（也称为曼哈顿距离）来计算相似度。L1 范数是指向量中各个元素绝对值之和，计算公式如下：

L1(A, B) = Σ|A_i - B_i|

其中，A 和 B 分别表示两个向量，i 表示向量中的第 i 个元素。

举个例子，假设我们有两个向量 A 和 B，它们的元素如下：

A = [0.2, 0.3, 0.1, 0.4, 0.0]

B = [0.1, 0.4, 0.2, 0.3, 0.0]

我们可以按照 L1 范数公式计算它们之间的距离：

L1(A, B) = |0.2 - 0.1| + |0.3 - 0.4| + |0.1 - 0.2| + |0.4 - 0.3| + |0.0 - 0.0|

= 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.0

= 0.4

因此，向量 A 和向量 B 之间的 L1 距离为 0.4。

在 ORB-SLAM3 中，L1 范数被用于计算两个图像的特征向量之间的相似度。具体来说，ORB-SLAM3 使用 L1 范数来计算两个图像特征向量的汉明距离（Hamming distance）。在两个二进制特征向量之间，汉明距离表示它们不同位数的数量。汉明距离越小，表示两个特征向量越相似。使用 L1 范数来计算汉明距离的过程，就是将两个二进制特征向量转化为整数向量，然后计算它们之间的 L1 距离。