[GLCM_Features4 比 GLCM_Features1 中的初始代码执行速度更快] GLCM 存储在 aixjxn 矩阵中，其中 n 是由于算法中通常使用的不同方向和位移而计算出的 GLCM 数量。 i和j的值等于GLCM计算函数graycomatrix()的'NumLevels'参数。 请注意，matlab 量化值属于集合 {1,..., NumLevels} 而不是来自某些参考文献中提供的 {0,...,(NumLevels-1)} http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/images/graycomatrix.html GLCM_FEatures1.m 的矢量化版本将早期代码中使用的 19 个“for”循环减少到 5 个“for”循环（但可以进一步矢量化） http://blogs.mathworks

R2LIVE 鲁棒，实时，LiDAR-Inertial-Visual紧密耦合状态估计器和映射 R2LIVE是一个健壮的实时紧密耦合的多传感器融合框架，该框架融合了来自LiDAR，惯性传感器，视觉摄像机的测量结果，以实现健壮，准确的状态估计。 利用所有传感器的测量优势，我们的算法对于各种视觉故障，LiDAR退化场景具有足够的鲁棒性，并且能够在机载计算平台上实时运行，如室内，室外进行的大量实验所示，以及不同规模的混合环境。 在（d）中显示了香港大学主楼的重建3D地图，在（a）和（b）中显示了带有对应全景图像的细节点云。 （c）表明我们的算法可以自行关闭循环（返回起点），而无需任何其他处理（例如循环闭合）。 在（e）中，我们将地图与卫星图像合并，以进一步检查系统的准确性。 我们在一个由拥挤的大厅和很长的狭窄隧道组成的香港地铁站中评估了算法，如（a）所示。 该隧道长达190美元，长满了移动的行

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性能测试的ppt，用来增加大家对性能测试的理解和认识，业界专家的经验。