Base path: /home/s/桌面/dm-vio/dm-vio/dm-vio-ros The specified base path "/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio/dm-vio-ros" contains a package but "catkin_make" must be invoked in the root of workspace

您的基本路径"/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio/dm-vio-ros"包含一个软件包，但是"catkin_make"必须在工作区的根目录中调用。

要解决这个问题，您需要在catkin工作区的根目录中调用catkin_make命令。工作区的根目录通常是包含src、build和devel文件夹的目录。您需要在这个目录中打开终端，并在终端中运行catkin_make命令。

请确保您位于正确的目录中，并尝试再次运行catkin_make命令。如果问题仍然存在，请检查您的工作区设置是否正确，并确保所有必需的软件包和依赖项已经正确安装。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

files=./data calib=./camera.txt mode=1 preset=0 nogui=0 useimu=1 quiet=0 settingsFile=/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio/configs/euroc.yaml fatal: 不是 git 仓库（或者任何父目录）：.git fatal: 不是 git 仓库（或者任何父目录）：.git fatal: 不是 git 仓库（或者任何父目录）：.git Traceback (most recent call last): File "run_dmvio.py", line 338, in <module> main() File "run_dmvio.py", line 179, in main save_setup(setup, setup_folder, dmvio_folder, config, commands) File "/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio-python-tools/utils/save_setup.py", line 59, in save_setup git_hash, commit_message, diff_is_empty, commit_time = get_git_log_and_diff(dmvio_folder, git_diff_save_path) File "/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio-python-tools/utils/save_setup.py", line 44, in get_git_log_and_diff int(subprocess.check_output(['git', 'log', '--format=%ct', '-n', '1'], cwd=repository_path).strip().decode( ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''

这个错误是由于在获取 git 日志和差异时出现了问题。根据错误信息，无法将空字符串转换为整数，因此导致了 ValueError。这个问题可能是由于您的项目目录不是一个有效的 git 仓库引起的。

要解决这个问题，您可以尝试执行以下步骤：

1. 确保您的项目目录是一个有效的 git 仓库。您可以在项目目录中执行 `git init` 命令来初始化一个新的 git 仓库。

2. 确保您已经正确地设置了 git 的配置信息，包括用户名和电子邮件地址。您可以使用以下命令设置这些信息：

   git config --global user.name "Your Name"
   git config --global user.email "your.email@example.com"

注意替换 "Your Name" 和 "your.email@example.com" 为您自己的信息。

3. 如果您的项目已经是一个有效的 git 仓库，请确保您已经提交了至少一个提交记录。您可以使用以下命令来查看提交记录：

   git log

如果没有提交记录，请先进行一次提交：

   git add .
   git commit -m "Initial commit"

4. 如果您的项目目录不是一个有效的 git 仓库，或者您不需要使用 git 功能，您可以尝试在程序中注释掉与 git 相关的代码，以避免该错误。根据错误信息，相关代码位于 `run_dmvio.py` 和 `save_setup.py` 文件中。

希望这些步骤能够帮助您解决问题！如果您有任何其他问题，请随时提问。

dm-vio: delayed marginalization visual-inertial odometry解读

DM-VIO是一种基于延迟边缘化的视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry)算法。视觉惯性里程计是一种通过分析相机和惯性测量单元(IMU)的数据来估计相机在三维环境中的运动的技术。DM-VIO通过边缘化传感器测量历史来实现优化过程，以提高姿态和位置估计的准确性。

传统的VIO算法通常会使用非线性优化方法来进行估计，但是由于计算能力和传感器延迟的限制，实时性和鲁棒性方面存在一定的挑战。DM-VIO通过引入延迟边缘化的方法，将传感器测量历史进行边缘化处理，从而实现了良好的实时性能。

具体来说，DM-VIO首先对传感器数据进行预处理，包括惯性测量单元的时间戳校准和相机的畸变校正。然后通过非线性优化方法估计相机的位姿和速度。在优化过程中，DM-VIO使用延迟滑窗来处理传感器延迟问题，将最近的一段时间内的测量数据一起进行优化，并通过边缘化处理来移除旧的数据。

DM-VIO算法的优势在于它能够有效地处理传感器延迟，并且在保持良好的实时性能的同时提高了估计的准确性。通过考虑传感器测量历史，DM-VIO能够更好地捕捉相机的运动特性，并减少噪声和误差的影响。

总之，DM-VIO是一种基于延迟边缘化的视觉惯性里程计算法，通过处理传感器延迟和优化历史测量数据，它能够实现更好的实时性能和准确性，对于自主导航、增强现实等应用具有重要的意义。