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有关固态激光雷达PGO_demo的问题
袁博您好，你们的工作真是太棒了！我想请教一下pgo_demo.launch有livox版本的吗？我尝试修改了一下bag路径以及读取点云的方式，但是运行到后面会挂，里程计只有修正前的。想问一下会提供固态激光雷达的图优化版本吗？
可以的，下周左右，最近几天比较忙，不好意思
好的，感谢您的及时回复！也期待一下后续更新
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可以尝试最新的demo4，如果false positive比较多，可以适当提高config中的icp_threshold值到0.6~0.7
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好的，感谢袁博分享，这就去试试！
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可以尝试最新的demo4，如果false positive比较多，可以适当提高config中的icp_threshold值到0.6~0.7
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另外，我在issue(#4)下面也遇到一个问题，麻烦袁博有空的时候可以帮我看看
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可以尝试最新的demo4，如果false positive比较多，可以适当提高config中的icp_threshold值到0.6~0.7
袁博您好！我首先用原配置参数进行了测试：
出现了过度矫正的情况，效果如下（可以看到检测到的有效回环也比较少）：
后面根据袁博给的参数建议，将icp_threshold的值改为0.6，测试效果如下：
可以看到检测到有效回环的数量明显增多，对整个地图以及里程计矫正效果也好很多。
后续准备用自己mid70的数据集进行一些测试，想问一下袁博STD对室内的效果如何？（昨天试了较小数据集，构建的描述子非常少，甚至为0,无法有效检测到回环。）
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可以尝试最新的demo4，如果false positive比较多，可以适当提高config中的icp_threshold值到0.6~0.7
袁博您好！我首先用原配置参数进行了测试： 出现了过度矫正的情况，效果如下（可以看到检测到的有效回环也比较少）：
目前STD算法比较难处理室内场景，主要原因如下:
- 室内点云尺度较小，当前策略下提前角点的数量会很少
- 室内点云结构比起室外，会更相似以及重复 我们正在开发的拓展版本可以一定程度的解决中等尺度的室内、室内室外穿梭的回环；除此之外，我们实验室有同学在研究引入视觉信息辅助STD完成室内的回环。目前版本的话，STD在室内效果比较差，通过调整参数也许可以识别一定的回环，但是同时也会出现较多的误检测。
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可以尝试最新的demo4，如果false positive比较多，可以适当提高config中的icp_threshold值到0.6~0.7
袁博您好！我首先用原配置参数进行了测试： 出现了过度矫正的情况，效果如下（可以看到检测到的有效回环也比较少）：
目前STD算法比较难处理室内场景，主要原因如下:
- 室内点云尺度较小，当前策略下提前角点的数量会很少
- 室内点云结构比起室外，会更相似以及重复 我们正在开发的拓展版本可以一定程度的解决中等尺度的室内、室内室外穿梭的回环；除此之外，我们实验室有同学在研究引入视觉信息辅助STD完成室内的回环。目前版本的话，STD在室内效果比较差，通过调整参数也许可以识别一定的回环，但是同时也会出现较多的误检测。
明白了，感谢袁博分享！我目前主要测试的数据集就是室内到室外再从室外回到室内的场景。请问拓展的版本大概什么时候能放出来呢？ 此外，请问袁博对mid-70这种相较于avia点云比较稀疏的雷达，一些参数有什么建议吗？感觉测试了室外，描述子生成以及检测回环并不理想
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可以尝试最新的demo4，如果false positive比较多，可以适当提高config中的icp_threshold值到0.6~0.7
袁博您好！我首先用原配置参数进行了测试： 出现了过度矫正的情况，效果如下（可以看到检测到的有效回环也比较少）：
目前STD算法比较难处理室内场景，主要原因如下:
- 室内点云尺度较小，当前策略下提前角点的数量会很少
- 室内点云结构比起室外，会更相似以及重复 我们正在开发的拓展版本可以一定程度的解决中等尺度的室内、室内室外穿梭的回环；除此之外，我们实验室有同学在研究引入视觉信息辅助STD完成室内的回环。目前版本的话，STD在室内效果比较差，通过调整参数也许可以识别一定的回环，但是同时也会出现较多的误检测。
明白了，感谢袁博分享！我目前主要测试的数据集就是室内到室外再从室外回到室内的场景。请问拓展的版本大概什么时候能放出来呢？ 此外，请问袁博对mid-70这种相较于avia点云比较稀疏的雷达，一些参数有什么建议吗？感觉测试了室外，描述子生成以及检测回环并不理想
拓展版本预计在6，7月份release，比较稀疏的雷达，可以在config_livox.yaml基础上，降低降采样ds_size至0.1，或者0.05, 降低corner_thre至6~8，以及提高sub_frame_num到20，如果corner点还是太少，可以再把non_max_suppression_radius降低到1.5/1 .
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袁博您好！我首先用原配置参数进行了测试： 出现了过度矫正的情况，效果如下（可以看到检测到的有效回环也比较少）：
目前STD算法比较难处理室内场景，主要原因如下:
- 室内点云尺度较小，当前策略下提前角点的数量会很少
- 室内点云结构比起室外，会更相似以及重复 我们正在开发的拓展版本可以一定程度的解决中等尺度的室内、室内室外穿梭的回环；除此之外，我们实验室有同学在研究引入视觉信息辅助STD完成室内的回环。目前版本的话，STD在室内效果比较差，通过调整参数也许可以识别一定的回环，但是同时也会出现较多的误检测。
明白了，感谢袁博分享！我目前主要测试的数据集就是室内到室外再从室外回到室内的场景。请问拓展的版本大概什么时候能放出来呢？ 此外，请问袁博对mid-70这种相较于avia点云比较稀疏的雷达，一些参数有什么建议吗？感觉测试了室外，描述子生成以及检测回环并不理想
拓展版本预计在6，7月份release，比较稀疏的雷达，可以在config_livox.yaml基础上，降低降采样ds_size至0.1，或者0.05, 降低corner_thre至6~8，以及提高sub_frame_num到20，如果corner点还是太少，可以再把non_max_suppression_radius降低到1.5/1 .
袁博您好，我尝试将corner_thre改为6，ds_size改为0.05，icp_threshold改为0.3，终于有STD描述子匹配成功了，但是最后的矫正效果并不理想（并没有什么提升）。是因为发生回环的地方大部分在楼梯或者走廊的原因吗？
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目前STD算法比较难处理室内场景，主要原因如下:
- 室内点云尺度较小，当前策略下提前角点的数量会很少
- 室内点云结构比起室外，会更相似以及重复 我们正在开发的拓展版本可以一定程度的解决中等尺度的室内、室内室外穿梭的回环；除此之外，我们实验室有同学在研究引入视觉信息辅助STD完成室内的回环。目前版本的话，STD在室内效果比较差，通过调整参数也许可以识别一定的回环，但是同时也会出现较多的误检测。
明白了，感谢袁博分享！我目前主要测试的数据集就是室内到室外再从室外回到室内的场景。请问拓展的版本大概什么时候能放出来呢？ 此外，请问袁博对mid-70这种相较于avia点云比较稀疏的雷达，一些参数有什么建议吗？感觉测试了室外，描述子生成以及检测回环并不理想
拓展版本预计在6，7月份release，比较稀疏的雷达，可以在config_livox.yaml基础上，降低降采样ds_size至0.1，或者0.05, 降低corner_thre至6~8，以及提高sub_frame_num到20，如果corner点还是太少，可以再把non_max_suppression_radius降低到1.5/1 .
袁博您好，我尝试将corner_thre改为6，ds_size改为0.05，icp_threshold改为0.3，终于有STD描述子匹配成功了，但是最后的矫正效果并不理想（并没有什么提升）。是因为发生回环的地方大部分在楼梯或者走廊的原因吗？
校正效果主要与回环个数，以及校正准确率有关，如果有比较多的false positive，则矫正效果会较差，目前楼梯和长走廊在LiDAR回环里是比较难处理的corner case，因为这两处区域的雷达点云在几何结构上还是太相似了
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目前STD算法比较难处理室内场景，主要原因如下:
- 室内点云尺度较小，当前策略下提前角点的数量会很少
- 室内点云结构比起室外，会更相似以及重复 我们正在开发的拓展版本可以一定程度的解决中等尺度的室内、室内室外穿梭的回环；除此之外，我们实验室有同学在研究引入视觉信息辅助STD完成室内的回环。目前版本的话，STD在室内效果比较差，通过调整参数也许可以识别一定的回环，但是同时也会出现较多的误检测。
明白了，感谢袁博分享！我目前主要测试的数据集就是室内到室外再从室外回到室内的场景。请问拓展的版本大概什么时候能放出来呢？ 此外，请问袁博对mid-70这种相较于avia点云比较稀疏的雷达，一些参数有什么建议吗？感觉测试了室外，描述子生成以及检测回环并不理想
拓展版本预计在6，7月份release，比较稀疏的雷达，可以在config_livox.yaml基础上，降低降采样ds_size至0.1，或者0.05, 降低corner_thre至6~8，以及提高sub_frame_num到20，如果corner点还是太少，可以再把non_max_suppression_radius降低到1.5/1 .
袁博您好，我尝试将corner_thre改为6，ds_size改为0.05，icp_threshold改为0.3，终于有STD描述子匹配成功了，但是最后的矫正效果并不理想（并没有什么提升）。是因为发生回环的地方大部分在楼梯或者走廊的原因吗？
校正效果主要与回环个数，以及校正准确率有关，如果有比较多的false positive，则矫正效果会较差，目前楼梯和长走廊在LiDAR回环里是比较难处理的corner case，因为这两处区域的雷达点云在几何结构上还是太相似了
袁博，请问一下代码candidate_selector函数中，大概第1124行代码，if ((src_std.side_length_ - voxel_center).norm() < 1.5)这里的含义大概是在判断两个哈希键值的差吗？以及1.5这个阈值是如何确定的呢？
我也在使用这个slow motion数据用pgo的launch来跑，但是一直提不到什么交点，每个累计关键帧的点云大概是15000个左右，平面只有20多个，请问大佬能公布一下所使用的参数吗？ @hr2894235132
