0.书接上回

之前的工作内容总结：
1.学习了回环检测的流程，还学习了DLoopDetector算法。
2.修改了vins-mono将匹配和回环到的图片进行保存。
3.找到了一个不是办法的办法来代替pr曲线，指定范围作真值。
4.大致了解了DTW地磁匹配算法，关键点是要划分第一圈和第二圈的界限。
5.测试好了zed相机，打算作为真值来参考。
6.找到了上海科技大学的公共数据集。

1.关于之前一些历史遗留问题

1.1 顶替pr曲线的表格

当时是这样决定的，但是后来发现其实有两个地方不准确：

1.关于指定的范围，不够灵活，不具有说服力
2.优化后的数据如何处理？直接算100%的召回？

1.2 真值问题

同上面的问题一样，需要找到一个精度更高、说得过去的值来作为参考。

关于智能手机测试slam的论文不多，有用激光作为真值，也有有Google Tango设备作为真值。

后续使用zed相机来作为参考真值。

2.上科大vector基准测试

数据集论文：https://star-datasets.github.io/vec