symbol: _ORB_SLAM2
时间: 2023-09-14 07:05:31 浏览: 65
很抱歉,我无法回答关于symbol: _ORB_SLAM2的问题。所提供的引用内容并没有提到symbol: _ORB_SLAM2。如果你有其他关于ORB_SLAM2的问题,我将尽力帮助你。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
symbol: _ZN9ORB_SLAM26
symbol: _ZN9ORB_SLAM26是一个在ORB_SLAM3库中未定义的符号。根据引用、和的报错信息,可以看出该符号未在库中找到。这种情况通常发生在库版本不匹配或者库文件未正确链接的情况下。
为了解决这个问题,可以尝试以下几个步骤:
1. 检查库文件的版本是否与代码兼容。确保使用的库文件与代码版本相匹配,避免不兼容的情况。
2. 确保库文件已正确链接。检查库文件是否在正确的路径下,并且在编译和链接代码时已正确地指定了库文件。
3. 检查编译选项。确保在编译代码时包含了正确的编译选项和链接选项,以便正确地链接库文件。
如果问题仍然存在,可能需要进一步检查代码和库文件的兼容性,并查看相关文档或寻求专业技术支持来解决此问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
基于关键帧的SLAM:ORB_SLAM
ORB_SLAM是一种基于关键帧的视觉SLAM系统,它使用了ORB特征点和BoW词袋模型来进行关键帧的选择和地图建立。ORB_SLAM主要分为三个部分:前端、后端和地图更新。
前端:ORB_SLAM使用了ORB特征点来进行特征提取和匹配,同时也使用了三角化和PnP等技术来进行位姿估计和地图点的三维重建。在前端中,ORB_SLAM还使用了视差检测来进行深度估计,同时也使用了运动模型来进行运动预测。
后端:ORB_SLAM的后端主要负责优化关键帧之间的位姿和地图点的位置,同时也使用了回环检测来进行地图的闭合。ORB_SLAM的后端使用了基于图优化的方法(g2o)来进行位姿和地图点的优化,同时也使用了基于BoW的地图点管理方法来减少地图点的数量。
地图更新:ORB_SLAM使用了基于关键帧的地图管理方法,它会对每个关键帧中的地图点进行更新和管理,并且会在后端中进行地图点的优化和管理。
总体来说,ORB_SLAM是一种基于关键帧的视觉SLAM系统,它使用了ORB特征点和BoW词袋模型来进行关键帧的选择和地图建立。同时,ORB_SLAM还使用了基于图优化的方法和基于BoW的地图点管理方法来进行位姿和地图点的优化和管理。
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