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std::string s("Hello");
std::string f;

// 前两个参数是变换的范围，第三个是变换的起始位置
// 第四个参数为lambda表达式，变换的规则
std::transform(s.begin(), s.end(), s.begin(),
  [](unsigned char c) { return std::toupper(c); });
std::cout <<"after transform, s: "<< s << std::endl;  // HELLO

std::transform( s.begin(), s.end(), std::back_inserter(f),
              [](unsigned char c) { return std::tolower(c); }  );
std::cout << "after transform, f: " << f << std::endl;  // hello

std::copy( s.begin(), s.end(), std::back_inserter(f) );
std::cout << "after copy, f: " << f << std::endl;  // helloHELLO

back_inserter属于插入迭代器，有三种插入迭代器（back_inserter,inserter,front_inserter），插入迭代器是指被绑定在一个容器上，可用来向容器插入元素的迭代器。 back_inserter是创建一个使用push_back的迭代器

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vector<int> v={1,2,3,4,5,6};
vector<int> s;
copy(v.begin(), v.end(), back_inserter(s) );  // s: 123456

有次我如此使用:

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tf2_ros::Buffer buffer_;
tf2_ros::TransformListener listener(buffer_);
buffer_.transform(in_pose, out_pose, frame, transform_duration_);

结果报错: Exception in transformPose: “map” passed to lookupTransform argument source_frame does not exist

结果发现还是这个问题，我的用法其实相似，最好是把 buffer_ 和 listener都作为成员变量(指针)，在构造函数里初始化listenner: listener = new tf2_ros::TransformListener(buffer_);, transform函数的使用就比较自由了

问题

使用tf2_ros::Buffer.transform() 或tf2_ros::Buffer.lookupTransform() 导致 “undefined reference” errors

解决: #include "tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.h"

参考:

双目

代表：图漾, Astro Dabai, ZED

结构光

代表: OAK, 奥比中光, Realsense

Xvisio相机

按照指导书进行配置即可，需要注意的只有noetic的配置有些不同。

我模仿驱动里的demo-api，写了一个程序获得SLAM位姿，跟xvisio_viewer的效果相同。发布的话题vslam_pose的频率足够满足需求。

xvisio相机启动时，必须面对有特征的环境，否则之后会一直不能获取SLAM信息。在相机移动过程中也要尽量面对有特征环境，如果面对纯色的环境，会失败，和遮挡镜头是一样的。 但即使这样，偶尔也有失败的情况。

反复测试后，感觉这个相机不适合我的需求，只好放弃了。

奥比中光-大白相机

我直接修改了奥比相机的驱动，从源头直通滤波、体素滤波、统计滤波。否则比较远的点云(比如3m以上)乱七八糟还极不稳定，根本不需要。另外两个方向的点云，坐标值比较大的时候，也极不稳定，没有使用的必要。

原始点云256000个点，滤波后，最多20000+个点。

装在机器人上，移动时，偶尔收不到点云数据

realsense D435f

比D435增加一个750nm 近红外滤光片(厚度0.5mm, CLAREX NIR-75N)，一个mask。 红外滤光片(IR pass filter)装在相机的前端，两个孔对应红外发射和RGB相机。减少了光反射和阳光引起的深度噪声，它可传播近红外光和吸收可见光。

我做了很多试验，发现D435f确实好很多，不仅在阳光和有光反射情况下，连普通环境也减少了空洞现象。

D435f的射程收到红外发射器的限制，校正可能需要额外的红外补光。

考虑自己买750nm的滤光片装在D435上，淘宝发现很小的一块要80，真是贵。

参考: realsense-d435f

肇观电子的N1(价格 350)和M1(价格 750)相机

M1 主动双目，空洞率少。 N1 被动双目，空洞太多，想使用深度图和点云就不必考虑了。

从本机连接到远程机，发起SSH连接，执行命令cd ~/Downloads;ls

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#!/bin/bash

# router parameters
ROUTER_USER="xiaoqiang"
ROUTER_HOST="192.168.0.110"
ROUTER_PASSWORD="1"
ROUTER_PORT="22"       # default

# start except
expect <<-EOF
set timeout -1
spawn ssh $ROUTER_USER@$ROUTER_HOST -p $ROUTER_PORT -o StrictHostKeyChecking=no -C "cd ~/Downloads;ls"
expect "*password:"
send "$ROUTER_PASSWORD\n\r\n"
expect eof;
EOF

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StrictHostKeyChecking no

运行结果:

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spawn ssh xiaoqiang@192.168.0.110 -p 22 -o StrictHostKeyChecking=no -C cd ~/Downloads;ls
xiaoqiang@192.168.0.110's password: 
c-ares-1.17.0.tar.gz
cd1folder.zsh
CursorTheme
darcula.css
g2o_curve_fitting

编译xvisio相机驱动时，遇到了这样的错误

显然是ddynamic_reconfigure包的问题，于是安装对应的ROS包，但是问题依旧，真是奇怪

于是在cmake中使用MESSAGE(${catkin_LIBRARIES})看看链接的文件有什么问题，结果发现其他的ROS库都是链接到了ROS安装目录，比如 /opt/ros/noetic/lib/libcamera_info_manager.so， /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtinyxml2.so。 唯独ddynamic_reconfigure链接到了我之前放的库文件： /home/user/catkin_ws/devel/lib/libddynamic_reconfigure.so

这真是太奇怪了，环境变量catkin_LIBRARIES是如何换到另一个so库文件的??? 于是我把ROS安装目录的libddynamic_reconfigure.so覆盖catkin_ws的so库文件，重新编译成功了，相机驱动可以正常运行。

但是这样其实没有解决根本问题，最后只好把target_link_libraries的${catkin_LIBRARIES}换成一个个的so文件，在开头要LINK_DIRECTORIES(/opt/ros/noetic/lib)

头文件： #include <algorithm>

返回范围 [first, last) 中满足特定判别标准的首个元素:

• find: 搜索等于 value 的元素

• find_if: 根据指定的查找规则，在指定区域内查找第一个符合该函数要求（使函数返回 true）的元素。如果查找成功，该迭代器指向的是查找到的那个元素；反之，如果查找失败，该迭代器的指向和 last 迭代器相同

• find_if_not: 与find_if相反

示例代码：

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std::vector<int> score{ 10, 20, 30, 40 };

auto it_1 = std::find(score.begin(), score.end(), 30 );
if(it_1 != score.end() )
    qDebug()<< "found !";
else qDebug()<< "no found !";

auto it_2 = std::find_if(score.begin(), score.end(), [](int& m){return m>20;}  );
if(it_2 != score.end() )
    qDebug()<< "found: " << *it_2;
else qDebug()<< "no found !";

• 若作为算法一部分调用的函数的执行抛出异常，且 ExecutionPolicy 为标准策略之一，则调用 std::terminate 。对于任何其他 ExecutionPolicy ，行为是实现定义的。
• 若算法无法分配内存，则抛出 std::bad_alloc

std::prev

原型template <class BidirectionalIterator> BidirectionalIterator prev (BidirectionalIterator it, typename iterator_traits<BidirectionalIterator>::difference_type n = 1);

该函数会返回一个距离 it 迭代器 n 个元素的新迭代器。当 n 为正数时，其返回的迭代器将位于 it 左侧；反之，当 n 为负数时，其返回的迭代器位于 it 右侧。

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#include <iostream>     // std::cout
#include <iterator>     // std::next
#include <list>         // std::list
using namespace std;
int main() {
    //创建并初始化一个 list 容器
    std::list<int> mylist{ 1,2,3,4,5 };
    std::list<int>::iterator it = mylist.end();
    //获取一个距离 it 迭代器 2 个元素的迭代器，由于 2 为正数，newit 位于 it 左侧
    auto newit = prev(it, 2);
    cout << "prev(it, 2) = " << *newit << endl;   // 4

    //n为负数，newit 位于 it 右侧
    it = mylist.begin();
    newit = prev(it, -2);
    cout << "prev(it, -2) = " << *newit;   // 3
    return 0;
}

next()函数和prev()函数恰好相反

如果没有ninja，在使用时会报错： CMake was unable to find a build program corresponding to "Ninja". CMAKE_MAKE_PROGRAM is not set. You probably need to select a different build tool.

安装

ninja需要依赖于re2c，否则编译是会报错，re2c是一款语法分析器，官网地址是：http://re2c.org/
下载页面的安装说明都在： http://re2c.org/install/install.html， 这里直接从源码安装最新版本

安装re2c：

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git clone https://github.com/skvadrik/re2c
cd re2c
./autogen.sh 
./configure make
make install

可以从ninja的github仓库切换到release分支或者使用git下载：

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git clone https://github.com/ninja-build/ninja.git
cd ninja

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./configure.py --bootstrap

ninja比较精简，只需要一个可执行文件即可，现在可以做软链或者复制到/usr/bin下面就可以直接调用了

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cp ninja /usr/bin/