我尝试用这个DCReg做一个激光里程计，但是效果很差

[lonlonago]

我尝试用这个DCReg做一个激光里程计，但是效果很差，请问您这边有好的实现吗？谢谢了！

[JokerJohn]

@lonlonago 可以详细介绍下你的实现过程。

[lonlonago]

我把当前点云和submap 做配准，配准的完整流程是从parking lot example 代码里面copy出来的，代码可以跑，但是刚开始的时候还运行的比较快，跑到后面就特别慢了，运行一帧最多的时候需要500毫秒，submap点云的数量大概在37万点或者更多，然后跑另外一个更加极端的退化隧道数据就失败了

[DCReg] frame 786 | 202.05 ms (avg 201.68 ms) | voxel_map: 377.91k points

[DCReg] frame 668 | 257.95 ms (avg 212.69 ms) | voxel_map: 348.40k pts

[JokerJohn]

单帧点云数量控制在几千个点，map点云数量控制在万点级别即可。（比如单针采样0.1m，map采样旧0.2m）,map保持基本几何结构就行。ICP search radius控制在0.5-1.0m，打印每一帧的关联点数量，退还检测的旋转/平移条件数等信息。然后看看你的normal怎么更新的，计算normal是最费时间的，基于map定位一般在加载地图时就一次性计算好normal，LIO中一般也会增量式去更新normal。建议在一套成熟的LIO框架中进行退化检测、描述和缓解的集成，比如FAST-LIO2。

[lonlonago]

[DCReg] frame 5333 | 43.4 ms (avg 86.0 ms) | src 695 pts | map 515869 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 547 | |dx|=2.71e+00 | cond_rot=4591.6 cond_trans=60.2 DEGEN=[011100]
iter 99 | corr 567 | |dx|=1.84e-02 | cond_rot=4117.1 cond_trans=70.4 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5334 | 150.8 ms (avg 92.5 ms) | src 714 pts | map 515840 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 559 | |dx|=1.34e+00 | cond_rot=3870.1 cond_trans=75.7 DEGEN=[011100]
iter 99 | corr 558 | |dx|=1.54e-03 | cond_rot=3637.9 cond_trans=71.0 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5335 | 147.8 ms (avg 98.0 ms) | src 715 pts | map 515763 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 565 | |dx|=2.42e+00 | cond_rot=3608.2 cond_trans=64.8 DEGEN=[011100]
iter 8 | corr 569 | |dx|=1.93e-05 | cond_rot=3435.7 cond_trans=69.3 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5336 | 45.3 ms (avg 92.7 ms) | src 704 pts | map 515688 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 568 | |dx|=1.64e+00 | cond_rot=4369.7 cond_trans=74.7 DEGEN=[011100]
iter 9 | corr 580 | |dx|=7.11e-08 | cond_rot=3822.2 cond_trans=82.9 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5337 | 84.7 ms (avg 91.9 ms) | src 706 pts | map 515898 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 541 | |dx|=7.29e+00 | cond_rot=4387.7 cond_trans=82.2 DEGEN=[011100]
iter 13 | corr 565 | |dx|=1.32e-06 | cond_rot=3914.3 cond_trans=80.2 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5338 | 102.2 ms (avg 93.0 ms) | src 705 pts | map 516123 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 569 | |dx|=3.95e+00 | cond_rot=3425.4 cond_trans=57.4 DEGEN=[011100]
iter 99 | corr 577 | |dx|=9.33e-02 | cond_rot=3834.9 cond_trans=62.3 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5339 | 182.0 ms (avg 101.9 ms) | src 713 pts | map 516336 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 551 | |dx|=4.58e+00 | cond_rot=4074.0 cond_trans=65.0 DEGEN=[011100]
iter 99 | corr 569 | |dx|=1.05e-03 | cond_rot=4073.5 cond_trans=66.7 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5340 | 156.6 ms (avg 107.3 ms) | src 691 pts | map 516526 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 613 | |dx|=2.61e+00 | cond_rot=3107.2 cond_trans=71.3 DEGEN=[011100]
iter 13 | corr 614 | |dx|=5.92e-05 | cond_rot=3190.6 cond_trans=68.9 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5341 | 93.2 ms (avg 105.9 ms) | src 714 pts | map 516682 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 603 | |dx|=4.43e+00 | cond_rot=2904.5 cond_trans=70.0 DEGEN=[011100]
iter 5 | corr 605 | |dx|=3.07e-05 | cond_rot=2891.0 cond_trans=74.4 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5342 | 40.8 ms (avg 99.4 ms) | src 704 pts | map 516819 voxels | search_r=0.80m
iter 0 | corr 576 | |dx|=1.35e+00 | cond_rot=2706.5 cond_trans=73.6 DEGEN=[011100]
iter 6 | corr 575 | |dx|=4.61e-05 | cond_rot=2536.4 cond_trans=75.6 DEGEN=[011100]
[DCReg] frame 5343 | 43.8 ms (avg 93.8 ms) | src 701 pts | map 517021 voxels | search_r=0.80m

可以，大部分时候都小于100ms了，只是有时候还是会大于100毫秒，并且也可以在隧道数据上成功

[JokerJohn]

你这是用的voxelMap？感觉cond_rot数值有点奇怪，不应该这么极端，这个数值正常应该与cond_trans差异不大，你需要检查下计算旋转条件数的代码是否有问题。然后你的单帧点数感觉少了点，最好到1000+，单针下采样尺寸调大点，map点数又太多了，可以再调大采样尺寸。

[lonlonago]

好的 我在调整和测试，不是用的voxelMap , 就是一个很简单的纯激光的里程计
cond_rot数值有点奇怪，不应该这么极端 ; 但是实际跑下来好像没问题 我也不清楚

[JokerJohn]

好的 我在调整和测试，不是用的voxelMap , 就是一个很简单的纯激光的里程计 cond_rot数值有点奇怪，不应该这么极端 ; 但是实际跑下来好像没问题 我也不清楚

cond_rot数值错了，会导致错误的检测退化，然后退化缓解会处理这些方向，最终影响到精度。