特征提取 数据关联 数据结构 frame::_features and frame::_track_id 流程 [ ] 运动估计 [] 数据结构 [] 流程 [] 后端优化 [] 数据结构 数据集读取 json...
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trajectory_smooth 使用RTK、轮速计、IMU实现轨迹平滑 1.trajectory_filter.cpp 轨迹筛选源文件，输出轨迹筛选段 2.trajectory_perfect.cpp 基于group_id的轨迹平滑源文件，输入为traj_smooth_from_group.py生成的过程文件 数据源：Geodetic的车速、经纬高(以第一帧为起点)、Kinetic的IMU信息 3.trajectory_perfect_for_mapless.cpp 轻图mapless_release上线的源文件，输入为过程文件路径 数据源：Geodetic的车速、经纬高(以第一帧为起点)、Kinetic的IMU信息 4.vel_odom.cpp 车速积分轨迹 5.ape.cpp 计算ATE trajectory_perfect_for_mapless.cpp pipline: read files checkBadGeodetic RunBadGeodetic...
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