PCL之使用过程中遇到的坑、报错、解决方法

2023-05-16

这篇博客准备记录PCL使用过程中遇到坑

文章目录

    • 1.编译报错:`undefined reference to pcl::search::Search::getName[ abi:cxx11]() const`
      • 解决方法
    • 2.运行报错:`[pcl::SHOTEstimation::computeFeature] The local reference frame is not valid! Aborting description of point with index 3115`
      • 解决方法
    • 3.编译报错 `error: ‘const class pcl::PointCloud’ has no member named ‘__getMD5Sum’`
      • 解决方法
    • 4.编译报错 `undefined reference to pcl::search::KdTree::KdTree(bool)`
      • 解决方法
    • 5.运行报错 `typename boost::detail::sp_member_access::type = pcl::KdTree*]: Assertion px != 0 failed.`
      • 解决方法
    • 6.编译报错 `undefined reference to pcl::KdTreeFLANN< pcl::PointXYZ, flann::L2_Simple> ::KdTreeFLANN(bool)`
      • 解决方法
    • 7.编译报错 /usr/include/pcl-1.7/pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h:64:43: error: ‘Octree2BufBase’ was not declared in this scop
      • 解决方法
      • 参考链接
    • 8.编译报错:error: ‘transformPointCloud’ is not a member of ‘pcl’
      • 解决方法
    • 9.编译报错:undefined reference to `ros::init
      • 解决方法

1.编译报错:undefined reference to pcl::search::Search<pcl::PointXYZRGBA>::getName[ abi:cxx11]() const

undefined reference to `pcl::search::Search<pcl::PointXYZRGBA>::getName[abi:cxx11]() const'

解决方法

这类问题是由于pcl的版本导致,解决方案:安装更新的pcl;
或者添加下面的代码
(亲测有效)

#include <pcl/search/impl/search.hpp>
#ifndef PCL_NO_PRECOMPILE
#include <pcl/impl/instantiate.hpp>
#include <pcl/point_types.h>
PCL_INSTANTIATE(Search, PCL_POINT_TYPES)
#endif // PCL_NO_PRECOMPILE

转载链接:
[1] PCL之使用过程中遇到的坑 https://blog.csdn.net/hehehetanchaow/article/details/82745262?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-3&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-3

2.运行报错:[pcl::SHOTEstimation::computeFeature] The local reference frame is not valid! Aborting description of point with index 3115

在这里插入图片描述这个错误是因为正常半径较小的事实,一些法线是NaN(在设置半径的球体内它们的邻域中没有点)。这曾经导致计算SHOT描述子出现问题,

解决方法

只需要改大代码中的参数 descr_rad_ (搜索半径)就可以

float descr_rad_ (2.0f);//原来是0.02f时运行会报错

另外,可能还需要设置线程数descr_est.setNumberOfThreads(4);,否则可能报错
在这里插入图片描述
参考链接:
[1] 【毕业课题学习】PCL-基于对应分组的三维物体识别 https://blog.csdn.net/weixin_41835977/article/details/87626852

3.编译报错 error: ‘const class pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>’ has no member named ‘__getMD5Sum’

/opt/ros/kinetic/include/ros/message_traits.h:126:14: error: ‘const class pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>’ has no member named ‘__getMD5Sum’
     return m.__getMD5Sum().c_str();

/opt/ros/kinetic/include/ros/message_traits.h:143:14: error: ‘const class pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>’ has no member named ‘__getDataType’
     return m.__getDataType().c_str();
     
/opt/ros/kinetic/include/ros/message_traits.h:143:14: error: ‘const class pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>’ has no member named ‘__getDataType’
     return m.__getDataType().c_str();
     /opt/ros/kinetic/include/ros/serialization.h:144:14: error: ‘const class pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>’ has no member named ‘serializationLength’
     return t.serializationLength();
     
/opt/ros/kinetic/include/ros/serialization.h:127:7: error: ‘const class pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>’ has no member named ‘serialize’; did you mean ‘isOrganized’?
     t.serialize(stream.getData(), 0);

解决方法

需要添加对应的头文件,就可以编译通过了。

#include  <pcl_ros/point_cloud.h>

自己遇到的情况所对应的解决方法:
自己是在使用 pcl 数据类型 pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr 与 ros中数据类型 sensor_msgs::PointCloud2 之间的转换问题,

#include  <pcl_ros/point_cloud.h>

ros::Publisher localSubmapPub = nh.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("localmap", 5, true);

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr localSubmap;
localSubmapPub.publish(localSubmap);//localSubmap 在程序其他的地方会被赋值

这里需要注意的点就是 localSubmapPub.publish() 函数理论上传入的参数应该是 sensor_msgs::PointCloud2 类型,但是这里传入的是 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr 类型。(因为之前看到别人有这样写过,所以自己也准备这样写)。

因为想到这涉及到他们之间的关系,所以我这里添加对应的头文件,结果就可以编译通过了!!!

#include  <pcl_ros/point_cloud.h>

4.编译报错 undefined reference to pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::KdTree(bool)

最近编译ROS功能包,
编译时候遇到如下报错:

CMakeFiles/SnapMapICP.dir/src/SnapMapICP.cpp.o: In function `pcl::Registration<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, float>::Registration()':
SnapMapICP.cpp:(.text._ZN3pcl12RegistrationINS_8PointXYZES1_fEC2Ev[_ZN3pcl12RegistrationINS_8PointXYZES1_fEC5Ev]+0x4d): undefined reference to `pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::KdTree(bool)'
SnapMapICP.cpp:(.text._ZN3pcl12RegistrationINS_8PointXYZES1_fEC2Ev[_ZN3pcl12RegistrationINS_8PointXYZES1_fEC5Ev]+0x7a): undefined reference to `pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::KdTree(bool)'
CMakeFiles/SnapMapICP.dir/src/SnapMapICP.cpp.o: In function `pcl::Registration<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, float>::align(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>&, Eigen::Matrix<float, 4, 4, 0, 4, 4> const&)':
SnapMapICP.cpp:(.text._ZN3pcl12RegistrationINS_8PointXYZES1_fE5alignERNS_10PointCloudIS1_EERKN5Eigen6MatrixIfLi4ELi4ELi0ELi4ELi4EEE[_ZN3pcl12RegistrationINS_8PointXYZES1_fE5alignERNS_10PointCloudIS1_EERKN5Eigen6MatrixIfLi4ELi4ELi0ELi4ELi4EEE]+0x275): undefined reference to `pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::setPointRepresentation(boost::shared_ptr<pcl::PointRepresentation<pcl::PointXYZ> const> const&)'
CMakeFiles/SnapMapICP.dir/src/SnapMapICP.cpp.o: In function `pcl::registration::CorrespondenceEstimationBase<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, float>::CorrespondenceEstimationBase()':
SnapMapICP.cpp:(.text._ZN3pcl12registration28CorrespondenceEstimationBaseINS_8PointXYZES2_fEC2Ev[_ZN3pcl12registration28CorrespondenceEstimationBaseINS_8PointXYZES2_fEC5Ev]+0x71): undefined reference to `pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::KdTree(bool)'
SnapMapICP.cpp:(.text._ZN3pcl12registration28CorrespondenceEstimationBaseINS_8PointXYZES2_fEC2Ev[_ZN3pcl12registration28CorrespondenceEstimationBaseINS_8PointXYZES2_fEC5Ev]+0x9e): undefined reference to `pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::KdTree(bool)'
CMakeFiles/SnapMapICP.dir/src/SnapMapICP.cpp.o: In function `pcl::registration::CorrespondenceEstimationBase<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, float>::initComputeReciprocal()':
SnapMapICP.cpp:(.text._ZN3pcl12registration28CorrespondenceEstimationBaseINS_8PointXYZES2_fE21initComputeReciprocalEv[_ZN3pcl12registration28CorrespondenceEstimationBaseINS_8PointXYZES2_fE21initComputeReciprocalEv]+0x74): undefined reference to `pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::setPointRepresentation(boost::shared_ptr<pcl::PointRepresentation<pcl::PointXYZ> const> const&)'
CMakeFiles/SnapMapICP.dir/src/SnapMapICP.cpp.o: In function `pcl::registration::CorrespondenceEstimationBase<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, float>::setInputTarget(boost::shared_ptr<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> const> const&)':
SnapMapICP.cpp:(.text._ZN3pcl12registration28CorrespondenceEstimationBaseINS_8PointXYZES2_fE14setInputTargetERKN5boost10shared_ptrIKNS_10PointCloudIS2_EEEE[_ZN3pcl12registration28CorrespondenceEstimationBaseINS_8PointXYZES2_fE14setInputTargetERKN5boost10shared_ptrIKNS_10PointCloudIS2_EEEE]+0xab): undefined reference to `pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::setPointRepresentation(boost::shared_ptr<pcl::PointRepresentation<pcl::PointXYZ> const> const&)'
collect2: error: ld returned 1 exit status
make[2]: *** [/home/shansu/reflector_ws/devel/lib/snap_map_icp/SnapMapICP] Error 1
make[1]: *** [snap_map_icp/CMakeFiles/SnapMapICP.dir/all] Error 2
make: *** [all] Error 2
Invoking "make -j4 -l4" failed

解决方法

发现报错提示的是 关于 pcl::search::KdTree 的,所以考虑到是否包含了对应的头文件,然后在对应的 报错cpp
中添加如下头文件,就可以编译通过啦~~~~~

#include <pcl/search/impl/kdtree.hpp>

(这个问题自己搞了一天,自己这个包已经在其他电脑上测试通过了,但是就就是在目标电脑上编译报错,所以刚开始一直以为是 pcl 版本的问题,修改了CMakeLists.txt 依旧报这个错误,搞得自己很迷,最终竟让是缺少头文件导致的…
不过还好,解决了这个问题。)

以后遇到这种 undefined reference to **** 报错,先考虑是否包含了头文件!!!

参考链接:
[1] Linker errors with PCL 1.8.0 project – https://stackoverflow.com/questions/44253353/linker-errors-with-pcl-1-8-0-project
[2] undefined reference to ‘pcl::KdTreeFLANN PointInT,flann:: L2_Simple float ::setSortedResults(bool)’ – https://blog.csdn.net/weixin_42718092/article/details/94874997

5.运行报错 typename boost::detail::sp_member_access<T>::type = pcl::KdTree<pcl::PointXYZ>*]: Assertion px != 0 failed.

运行关于PCL的c++程序的时候,遇到如下问题:

/usr/include/boost/smart_ptr/shared_ptr.hpp:648: typename boost::detail::sp_member_access<T>::type boost::shared_ptr<T>::operator->() const [with T = pcl::KdTree<pcl::PointXYZ>; typename boost::detail::sp_member_access<T>::type = pcl::KdTree<pcl::PointXYZ>*]: Assertion `px != 0' failed.
Aborted

原因就是:智能指针未初始化。在PCL中一定要初始化!初始化!初始化!初始化!

解决方法

在使用PCL指针的时候,记得初始化!

pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>::Ptr tree;
tree.reset (new pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>); 

或者直接改为

pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>);

参考链接:
[1] PCL:遇到的一些问题及解决方案 https://blog.csdn.net/felaim/article/details/77504763

6.编译报错 undefined reference to pcl::KdTreeFLANN< pcl::PointXYZ, flann::L2_Simple<float>> ::KdTreeFLANN(bool)

最近测试编译kd tree 的时候遇到如下的诡异报错,在程序中,做了如下操作:

pcl::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree;
tree.reset (new pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>);    //加上这句就报错??? 报错:undefined reference to pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ, flann::L2_Simple<float> >::KdTreeFLANN(bool)
tree->setInputCloud (cloudb);

报错信息:

CMakeFiles/kdtree_search.dir/src/kdtree_search.cpp.o: In function `getTree(boost::shared_ptr<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> >)':
kdtree_search.cpp:(.text+0x46): undefined reference to `pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ, flann::L2_Simple<float> >::KdTreeFLANN(bool)'
collect2: error: ld returned 1 exit status
CMakeFiles/kdtree_search.dir/build.make:94: recipe for target 'kdtree_search' failed
make[2]: *** [kdtree_search] Error 1
CMakeFiles/Makefile2:67: recipe for target 'CMakeFiles/kdtree_search.dir/all' failed
make[1]: *** [CMakeFiles/kdtree_search.dir/all] Error 2
Makefile:83: recipe for target 'all' failed
make: *** [all] Error 2

解决方法

自己对比了各种头文件,发现头文件都已经正常包含,最后发现是 CMakeLists.txt 写的有问题…
自己的 CMakeLists.txt 是这样写的:

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(kd_tree)
find_package(PCL 1.7 REQUIRED)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

add_executable(kdtree_search src/kdtree_search.cpp)
target_link_libraries(kdtree_search ${PCL_LIBRARY_DIRS})

这里把 最后一句

target_link_libraries(kdtree_search ${PCL_LIBRARY_DIRS})

改为

target_link_libraries(kdtree_search ${PCL_LIBRARIES})

就可以编译成功啦~~~

7.编译报错 /usr/include/pcl-1.7/pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h:64:43: error: ‘Octree2BufBase’ was not declared in this scop

自己的测试环境:Ubuntu 16.04 、PCL-1.7

最近在学习使用 Octree,在编译例程的时候遇到如下问题

/usr/include/pcl-1.7/pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h:64:43: error: ‘Octree2BufBase’ was not declared in this scope
         LeafContainerT, BranchContainerT, Octree2BufBase<LeafContainerT, BranchContainerT> >

解决方法

出现这个问题的主要原因是 程序中包含了 头文件 #include <pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h> ,但是 文件 pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h 中缺少一个头文件 #include "octree2buf_base.h",所以需要在 octree_pointcloud_changedetector.h 中添加这个头文件。

执行命令打开文件:

sudo gedit /usr/include/pcl-1.7/pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h

然后添加如下头文件:

#include "octree2buf_base.h"

在这里插入图片描述

然后重新编译就可以编译通过啦~~··

参考链接

[1] RogerAylagas. error: ‘Octree2BufBase’ was not declared in this scope #2564 [EB/OL]. https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/issues/2564, 2018-10-17/2021-06-09

8.编译报错:error: ‘transformPointCloud’ is not a member of ‘pcl’

error: ‘transformPointCloud’ is not a member of ‘pcl’
     pcl::transformPointCloud(*globalmap, *transformed_z, transformation_z)

解决方法

出现这个错误的原因就是没有添加头文件, 在相应位置添加头文件就可以.

#include <pcl/common/transforms.h>

9.编译报错:undefined reference to `ros::init

globalmap_server.cpp:(.text+0x70): undefined reference to `ros::init(int&, char**, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&, unsigned int)'
globalmap_server.cpp:(.text+0xa2): undefined reference to `ros::spin()'

解决方法

主要在 CMakeLists.txt 文件中的配置不太对, target_link_libraries 后面需要链接到对应的库 ${catkin_LIBRARIES} .

原本是

target_link_libraries(main_node )

需要改为

target_link_libraries(main_node  ${catkin_LIBRARIES} )
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

PCL之使用过程中遇到的坑、报错、解决方法 的相关文章

  • 【点云空间索引】python-pcl:KdTree与八叉树

    1 点云是什么 通过雷达 激光扫描 立体摄像机等三维测量设备获得的点云数据 具有数据量大 分布不均匀等特点 点云数据主要是表征目标表面的海量点集合 并不具备传统实体网格数据的几何拓扑信息 点云处理中最核心的问题就是建立离散点间的拓扑结构 实
  • 音频系统POP音的原理和解决方法

    音频系统POP音的原理和解决方法 目录 文章目录 音频系统POP音的原理和解决方法 目录 音频IC与功放IC的电源时序与功能模块使能时序 功放IC输入端INP与INN的阻抗匹配 增大VBIAS滤波电容 BTL输出和SE输出 减小输出端耦合电
  • PCL系列笔记——(滤波)Filter

    目录 直通滤波 PassThrough filter 体素滤波 VoxelGrid filter 离群点滤波器 StatisticalOutlierRemoval filter 直通滤波 PassThrough filter 这个滤波很直接
  • [pcl::VoxelGrid::applyFilter] Leaf size is too small for the input dataset 报错解决,亲测可行

    pcl VoxelGrid applyFilter Leaf size is too small for the input dataset 报错解决 亲测可行 1 报错日志 Python pcl 点云下采样时报错如下 pcl VoxelG
  • Windows环境下pcl点云库 安装配置全流程(精简、有效)

    版权声明 本文为博主原创文章 遵循 CC 4 0 BY SA 版权协议 转载请附上原文出处链接和本声明 本文链接 https blog csdn net zaibeijixing article details 130770476 本文为W
  • pointCloudsLibrary视频资料

    pointCloudsLibrary视频资料 版权 边缘疯狂试探 https www bilibili com video BV1JV411C7f3 前言 目前pointCloudsLibrary的资料很少 只有官网的文档 下面介绍一个点云
  • PCL分割:Conditional Euclidean Clustering官方历程,在自己配置环境上调错

    本人环境 VS2015 PCL1 8 1 1 首先遇到遇到了 无法解析的外部符号 提示和normal estimation等错误 解决办法 打开项目属性页 gt C C gt 预处理器 添加 PCL NO PRECOMPILE 2 erro
  • pcl::getTranslationAndEulerAngles精度缺失问题

    pcl getTranslationAndEulerAngles的功能是根据仿射矩阵计算x y z roll pitch yaw 但发现这种计算的rpy有一定的精度问题 于是进行了实验 一个是从一个四元数 根据eulerAngles计算rp
  • Ubuntu18.04安装PCL保姆级教程

    系统环境 Ubuntu18 04 6 LTS 1 安装依赖包 sudo apt get update sudo apt get install git build essential linux libc dev sudo apt get
  • PCL分割方法:区域生长分割算法(RegionGrowing)

    转载 有梦想的田园犬 https blog csdn net AmbitiousRuralDog article details 80267519
  • Maven项目中pox.xml文件报错以及项目编译错误

    我用Eclipse开发Maven项目 本来好好的 但是后来莫名其妙的其中pom xml文件报错 后来执行install命令时又编译不通过报错 我痛苦地摸索了一整天 最后才把问题解决了 虽然问题解决了 但我也不知道问题症结所在 不知道所以然
  • KITTI数据集之点云地图构建

    本文描述了如何通过KITTI数据集 读取激光雷达点云数据 并通过ground truth 对前后两帧点云进行旋转变换 使得二者统一坐标系 不断叠加点云进行点云建图的过程 使用的是KITTI odometry中的07号数据集 其主要内容包括
  • 【点云处理技术之PCL】滤波器——直通滤波器(pcl::PassThrough)

    直通滤波器 是直接根据滤波器设定的条件 选择自己所需点云 可以选择保留设定范围内的点云 也可以选择滤除设定范围内的点云 保留或者滤出是由setFilterLimitsNegative进行模式开关的 代码中 设定z轴的条件 保留z方向范围 0
  • 点云绪论(点云数据及获取、点云数据处理、常用软件及开源库)

    文章目录 点云数据及获取 点云数据处理 常用软件及开源库 点云数据及获取 定义 点云 point cloud 三维点的数据集合属性 三维坐标 强度 颜色 时间戳 点云组织形式 organized the point cloud is lai
  • CloudCompare和PCL体素滤波:优化点云数据处理

    CloudCompare和PCL体素滤波 优化点云数据处理 介绍 点云数据处理在计算机视觉和机器人领域扮演着重要角色 然而 原始的点云数据可能包含噪声 离群点和冗余信息 这可能对后续的分析和应用造成负面影响 为了解决这些问题 我们可以使用体
  • PCL之区域生长分割

    算法思想 首先依据点的曲率值对点进行排序 之所以排序 是因为区域生长算法是从曲率最小的点开始生长的 这个点就是初始种子点 初始种子点所在的区域即为最平滑的区域 从最平滑的区域开始生长可减少分割片段的总数 提高效率 算法流程 设置一空的种子点
  • PCL调错:合集

    1 error C4996 pcl visualization PointCloudColorHandler
  • PCL1.8的那些坑!各种编译及使用问题汇总

    在win10上用vs2013编译及使用pcl180遇见了各种坑 这里做个汇总 既是总结 也希望能给后来人引路 1 编译到visualization模块的时候 会有如下语句报错 if pcl visualization getColormap
  • win10环境下PCL安装和配置回顾(一)

    2020年博主有写过几篇关于PCL的博客 这边想先回顾下 再增加点新内容 之前写的博客专栏如下链接 https blog csdn net jiugeshao category 11993239 html spm 1001 2014 300
  • PCL调错(2):VTK报错

    为了解决这两个问题 一共做了两步操作 第一 百度搜索结果是说我的lib库连接不对 就是VTK附加依赖项没有添加完整 比如把vtkRenderingOpenGL lib库添加进去 所以又重新把vtk下的lib库都导入一遍 有一种方法 在cmd

随机推荐

  • excel对比两边数据去重

    需求 筛选重复数据 xff0c A列是1000条数据 xff0c C列是100条数据 xff0c 删除重复的数据 xff0c 只剩900条 首先 xff0c A列数据要分列 xff0c 因为数据格式不一样 xff0c 会导致后面的问题 xf
  • GVIM的配置/使用

    关于GVIM的配置 使用 以我个人喜好配置 配置文件在用户目录下的 vimrc里 配置完后 xff0c 保存并bash一下即可 一 配置 xff1a 根据自己的喜好配置了一点点 colorscheme darkblue span class
  • 小白科研笔记:简析PointRCNN的基于Bin的误差机制

    1 前言 PointRCNN是一篇做3D目标检测的CVPR2019的文章 目前位居KITTI目标检测榜首的是PV RCNN 这个算法的前身就是PointRCNN 它们的作者都是同一个人 考虑到PV RCNN算法有些复杂 xff0c 于是我想
  • ROS基础:获取全局与局部launch Parameter

    在launch 参数配置中 xff0c 分为有全局参数和局部参数 私有参数 xff0c 两者参数的获取是不同的 xff0c 参数示例如下 xff1a lt launch gt lt 全局参数 gt lt param name 61 34 p
  • Redis分布式锁系列

    1 压力测试出的内存泄漏及解决 xff08 可跳过 xff09 使用jmeter对查询产品分类列表接口进行压力测试 xff0c 出现了堆外内存溢出异常 我们设置的虚拟机堆内存100m xff0c 并不是堆外内存100m 产生堆外内存溢出 x
  • java核心技术卷1基础知识整理

    java核心技术卷1基础知识整理 1 java概述2 java程序设计3 对象与类4 继承5 接口 lambda 表达式与内部类6 并发 1 java概述 1 Java 剔除了 C 43 43 中许多很少使用 难以理解 易混淆的特性 xff
  • 【论文笔记】—目标姿态估计—EPro-PnP—2022-CVPR

    论文介绍 该论文被评为 CVPR 2022 最佳学生论文 将PnP位姿优化问题转变为预测位姿概率密度的问题 对于一个基于PnP的物体位姿估计网络 xff0c 可以通过反向传播位姿的概率密度从而学习物体的2D 3D关联 xff0c 实现稳定的
  • STM32 HAL库串口回调函数配置失效(HAL_UART_RxCpltCallback)

    小编实际操作中 xff0c 用HAL UART RxCpltCallback函数配置接收串口数据 xff0c 在测试过程中用手碰了单片机引脚之后无法再接收到数据 xff0c 终于找到了解决办法 xff0c 就是自己使能接收中断和自己定义中断
  • PADS2.4版本,软件打开无法操作问题记录

    小编将pads2 4软件打开后 xff0c 放大和缩小不能使用 xff0c 查找相关资料后汇总方法 xff0c 如果有侵权请联系 xff0c 谢谢 xff0c 解决方法如下 xff1a 方法1 xff1a 设置微软键盘兼容性 xff08 小
  • 学习记录《Simulink 快速入门 —— 官方Help文档》

    Simulink 快速入门 官方Help文档 1 Simulink 模块图2 创建简单模型2 1 打开新模型2 2 打开 Simulink库浏览器2 2 1将模块添加到模型2 2 2 连接模块2 2 3 添加信号查看器2 2 4 运行仿真2
  • 深度学习中的优化问题(Optimization)

    文章目录 1 优化中的挑战1 1 优化问题1 2 挑战1 3 解决方法 2 优化算法2 1 优化算法的分类2 1 1 批量大小的选择2 1 2 学习率调整2 1 3 梯度估计修正 2 2 自适应学习率算法2 2 1 AdaGrad2 2 2
  • 基于MIMO讲解信道估计基本原理

    为什么要进行信道估计 xff1f 信号在通过信道传输的时候 xff0c 会受到信道中种种因素产生的噪声以及可能发生的多径效应 xff0c 弄清信号经过的信道的特性 xff0c 表征信道的技术 过程称为信道估计 xff08 Channel E
  • 基于深度学习Superpoint 的Python图像全景拼接

    pip install opencv python 61 61 3 4 2 16 pip install opencv contrib python 61 61 3 4 2 16 参考 https github com kushalvyas
  • 微分方程的线性化 - 百度文库

    https wk baidu com view aae87102caaedd3383c4d3ca pcf 61 2 amp bfetype 61 new
  • python 中的路径. ./ .. ../

    与Linux系统中一样 xff1a 代表当前所在目录 代表当前所在目录的父目录 代表当前所在目录下的某个文件夹或文件 代表当前所在目录的父目录下的某个文件夹或文件 A B C D E py F 类似于上示的一个目录结构 xff0c 在E p
  • ros的初始化和关闭

    初始化选项 ros init options NoSigintHandler 不安装 SIGINT 句柄 这种情况下你需要自己安装SIGINT句柄来保证节点在退出时候会正确的关闭 SIGINT的默认操作是终结一个进程 xff0c 所以如果你
  • Python报错ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'

    Python报错ModuleNotFoundError No module named numpy 这种情况一般是缺少numpy所致 xff0c 需要安装numpy 最好使先进入到进入python 版本安装目录下的Script目录中 xff
  • ubuntu系统查看gcc版本及版本切换

    写在前面 xff1a 自己的测试环境是Ubuntu16 04 xff0c 安装了gcc 5 gcc 7 xff0c 通过下面的方式从实现默认的gcc 5切换到gcc 7 xff0c 亲测有效 xff5e xff5e 1 查看自己当前的gcc
  • ROS中map、odom、base_link坐标系的理解和这三个坐标系在AMCL中的关系

    学了ROS快一年了 xff0c 依旧对map坐标系 odom坐标系 base link坐标系之间的关系不是很清晰 xff0c 这段时间下定决心要捋清楚他们之间的关系 map坐标系 xff1a 地图坐标系 xff0c 是一个固定的坐标系 xf
  • PCL之使用过程中遇到的坑、报错、解决方法

    这篇博客准备记录PCL使用过程中遇到坑 文章目录 1 编译报错 xff1a 96 undefined reference to pcl search Search getName abi cxx11 const 96 解决方法 2 运行报错