假设我有以下功能:conststd::string&Cat::getKittenName()const{Kitten*kitty=getKitty();returnkitty->getName();}Kitten::getName返回conststd::string&我如何最好地处理kitty是的情况空指针？我可以返回std::string("")但随后我返回对临时且实际上保证未定义行为的引用。我可以更改getKittenName函数以返回一个std::string来解决这个问题，但是我会为kitty可用。现在我觉得最好的选择是:conststd::string&Cat::getKit
目录一、工作空间的创建，功能包的编译等等二、lego_loam运行、记录traj轨迹三、evo对比使用四、kitti2bag转换五、lio_sam一、工作空间的创建，功能包的编译等等https://blog.csdn.net/qq_40528849/article/details/124705983二、lego_loam运行、记录traj轨迹1.运行launch文件roslaunchlego_loamrun.launch注意：参数“/use_sim_time”，对于模拟则设置为“true”，对于使用真实机器人则设置为“false”。2.播放bag文件rosbagplay*.bag--clock
ubuntu18.04复现OpenPCDet前言：我已经装好了nvidia460.91.03版本驱动，并且也装了10.1版本的cuda。但由于OpenPCDet中要装spconv(巨坑的库)，10.2以上版本的cuda才能pip安装2.0版本的spconv，不然老版本的spconv太难装了（踩坑无数）。所以为了避开spconv太难安装，我选择用高版本的cuda，后续配环境的话直接pip岂不香？所以第一步就是多版本cuda安装/切换（非多版本cuda的谨慎借鉴哈！）下载11.1版本的cudarun文件（官方下载网址有其他很多版本）wgethttps://developer.download.nv
ubuntu18.04复现OpenPCDet前言：我已经装好了nvidia460.91.03版本驱动，并且也装了10.1版本的cuda。但由于OpenPCDet中要装spconv(巨坑的库)，10.2以上版本的cuda才能pip安装2.0版本的spconv，不然老版本的spconv太难装了（踩坑无数）。所以为了避开spconv太难安装，我选择用高版本的cuda，后续配环境的话直接pip岂不香？所以第一步就是多版本cuda安装/切换（非多版本cuda的谨慎借鉴哈！）下载11.1版本的cudarun文件（官方下载网址有其他很多版本）wgethttps://developer.download.nv
目录前言一、TUM数据集1.下载地址2.真实轨迹文件的查找3.轨迹格式二、KITTI数据集1.下载地址2.真实轨迹文件的查找三、EuRoC数据集1.下载地址2.真实轨迹文件的查找3.轨迹格式前言在SLAM的学习过程中，不可避免的会用到这些数据集来运行程序，并且还会将运行轨迹与相机真实轨迹作对比，下面就介绍SLAM常用数据集TUM，KITTI，EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找。一、TUM数据集1.下载地址TUM数据集下载地址2.真实轨迹文件的查找以rgbd_dataset_freiburg1_desk为例，打开rgbd_dataset_freiburg1_desk文件夹下面的gro
如有错误，恳请指出。在本地上，可以安装一些软件，比如：Meshlab，CloudCompare等3D查看工具来对点云进行可视化。而这篇博客是将介绍一些代码工具将KITTI数据集进行可视化操作，包括点云鸟瞰图，FOV图，以及标注信息在图像+点云上的显示。文章目录1.数据集准备2.环境准备3.KITTI数据集可视化4.点云可视化5.鸟瞰图可视化1.数据集准备KITTI数据集作为自动驾驶领域的经典数据集之一，比较适合我这样的新手入门。以下资料是为了实现对KITTI数据集的可视化操作。首先在官网下载对应的数据：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_obje
如有错误，恳请指出。在本地上，可以安装一些软件，比如：Meshlab，CloudCompare等3D查看工具来对点云进行可视化。而这篇博客是将介绍一些代码工具将KITTI数据集进行可视化操作，包括点云鸟瞰图，FOV图，以及标注信息在图像+点云上的显示。文章目录1.数据集准备2.环境准备3.KITTI数据集可视化4.点云可视化5.鸟瞰图可视化1.数据集准备KITTI数据集作为自动驾驶领域的经典数据集之一，比较适合我这样的新手入门。以下资料是为了实现对KITTI数据集的可视化操作。首先在官网下载对应的数据：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_obje
如有错误，恳请指出。文章目录0.数据集下载1.标注数据label_22.校准数据calib3.点云数据velodyne4.图像数据image_20.数据集下载KITTI数据集的下载地址：https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d，下载以下四个部分即可：上图红色框标记的为我们需要的数据，分别是彩色图像数据image_2（12GB）、点云数据velodyne（29GB）、相机矫正数据calib（16MB）、标签数据label_2（5MB）。其中彩色图像数据、点云数据、相机矫正数据均包含training
目录1.前言2.数据集简介2.1采集区域2.2采集平台3.激光雷达数据位置4.激光雷达数据标签含义5.数据预处理与训练5.1配置openpcdet5.2数据预处理5.2.1数据集目录整理5.2.2数据集格式转化5.3训练1.前言做激光雷达感知相关工作离不开数据集，激光雷达数据标注价格较高，可选的开源数据集不多，由于牵涉传感器众多，理清楚KITTI数据集的脉络有助于对该数据集的使用。本文整合该数据集的资料，包括标注含义、训练案例等，持续更新。2.数据集简介KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，利用组装的设备齐全的采集车辆对实际交通场景进行数据采集获得的公开数据集
Mmdetection3d集成了大量3D深度学习算法，其中很大一部分可以在智能驾驶KITTI数据集上运行。在算法应用KITTI数据之前，mmdetection3d提供了相应的预处理程序。关于kitti的详细介绍请参考本博客之前的文章，例如：【MiniKITTI】KITTI数据集简介—MiniKITTI_Coding的叶子的博客-CSDN博客。部分介绍内容会持续更新和补充。1mmdetection3d环境安装 mmdetection3d环境详细安装和调试请参考：【mmdetection3d】mmdetection3d安装详细步骤_Coding的叶子的博客-CSDN
