CSDN-Ada助手 2024-05-31 11:13 采纳率: 1.6%
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使用fastlio2作为状态估计,发现其创建的全局点云地图话题占运行内存过大,影响探索面积,请问有何解决思路?

该问题来自社区帖: https://bbs.csdn.net/topics/618795606.

如题。

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  • 阿里嘎多学长 2024-05-31 11:13
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    以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:


    FAST-LIO2 是一种激光雷达惯性里程计框架,它通过高效紧耦合迭代卡尔曼滤波器实现快速、稳健和准确的导航和建图[^1^][^2^]。针对您提到的全局点云地图占用过大运行内存的问题,以下是一些可能的解决思路:

    1. 优化数据结构:FAST-LIO2 使用增量 k-d 树 (ikd-Tree) 来维护地图[^1^]。您可以尝试优化 ikd-Tree 的实现,减少内存占用,例如通过减少树的深度或优化节点的存储方式。

    2. 调整地图分辨率:降低点云地图的分辨率可以减少内存占用。这可以通过调整采样率或使用下采样技术来实现。

    3. 实现地图分割:将全局地图分割成多个局部地图,只在需要时加载和处理相关部分。这种方法可以显著减少同时在内存中维护的点的数量。

    4. 使用内存池:内存池可以减少内存分配和释放的开销,提高内存使用效率。

    5. 压缩点云数据:研究和实现点云数据压缩技术,减少存储所需的内存。

    6. 异步处理:采用异步处理机制,使得状态估计和地图构建可以并行进行,从而提高内存使用效率。

    7. 代码优化:检查和优化 FAST-LIO2 的代码实现,移除不必要的内存分配和复制操作。

    8. 使用更高效的数据类型:考虑使用更紧凑的数据类型来存储点云数据,例如使用 float 代替 double

    关于代码实现,FAST-LIO2 的源代码可以在 GitHub 上找到[^1^],您可以基于此进行上述优化的尝试。由于这是一个技术性很强的任务,具体的实现细节可能需要您根据实际情况进行调整。

    至于参考资料,以下是一些可能对您有帮助的链接:

    1. FAST-LIO2 论文解析:从零入门激光SLAM(二十一)——FAST-LIO2论文解析[^1^]

    2. FAST-LIO2 技术介绍:FAST-LIO2: 快速直接的激光雷达-惯性里程计 - 技术邻[^2^]

    3. 开源代码:FAST-LIO2 GitHub 仓库[^1^]

    请注意,这些建议需要您具备一定的技术背景,以便能够理解和实施。如果您需要进一步的帮助,建议联系 FAST-LIO2 的开发者或相关领域的专家。

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