（参考了orbslam2以及vins的imu部分）
1.我的环境双系统下：ubuntu 20 LTS ；ROS 20；opencv4：pangolin、g2o、ceres等等。
数据集：自己录的rgbd+imu然后加上自己标定：大概就是绕室内一圈。
2.我的进展一、 vo的构建：参考orbslam2以及slam14讲，从帧间匹配到局部地图跟踪再加上一些小策略，着手搭建了一个小小的里程计（无回环和局部优化）。显示Tcw（w->c的坐标系）<耗时蛮久，后续会继续优化和完善>
二、融合imu以及camera：
时间：2022年4月头开始到现在
小目标：先粗略的显示出imu较为正确的路径，然后优化并且耦合到视觉里头进行优化
目前 历程：理论的学习->懵懂的理论加上看vins代码->较熟悉的理论加上懵懂的vins代码->较熟悉的理论加上熟悉的vins代码->....
箭头上都是我自己漏洞百出的code...
大概一个两个关键帧之间的预计分量包含了二十几到三十个几的imu值，同时还传递了关键帧的Tcw。预积分的值算出来之后，就马上对显示的坐标进行对齐。
(持续更新)
以下都是我自己看了都想笑的过程图，这个图的旋转是对的，p有问题待解决：
3.小技巧学习和注意（1）小技巧：有些比较简单的数据接口使用py文件，在py文件中，同一个功能包下面或许有其他节点，我使用了py调用launch来尽量节约窗口；
import roslaunch
uuid = roslaunch.rlutil.get_or_generate_uuid(None, False)
roslaunch.configure_logging(uuid)
tracking_launch = roslaunch.parent.ROSLaunchParent(
uuid, ["launch path"])
tracking_launch.start()
tracking_launch.shotdown()
（2）多线程和锁的学习
c++的资料很多，重要是实践和调试
（3）注意：在写代码的时候要注意坐标的不同，然后把要显示的坐标也要对齐来！
还有的没整理，等出结果了先
遇到的困难： 一、工程上解决了的问题（1）pcl库和opencv冲突：在所有include和src文件中，pcl库头文件都要再opencv前面
（2）ceres的编译问<另外的博客有记录这个坑>
二、其他问题现在就是p有问题，还需检查检查
last ps：心态要好，一步一个脚印！
