執行gputest
修改 elasticfusion/core/src/utils/gpuconfig.h
使用kinect2，需要修改
maincontroller.cpp ln 37:resolution::getinstance(512, 424);//resolution::getinstance(640, 480)
使用資料集，不需要修改
將tum資料集的rgb-d影象序列作為elasticfusion（的輸入資料，旨在使用tum資料集的工具量化elasticfusion估計的估計誤差，這樣可以與其他方法對比。
$ ./associate.py depth.txt rgb.txt > associations.txt
將tum資料集的rgb-d資料集轉化為klg格式後輸入到elasticfusion中處理。
$ cd png_to_klg $ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make $ ./pngtoklg -w '/home/turtlebot/database/tum/rgbd_dataset_freiburg1_360/' -o '/home/turtlebot/database/tum/rgbd_dataset_freiburg1_360/fr1360.klg' -t
$ ./elasticfusion -l ~/database/tum/rgbd_dataset_freiburg1_360/fr1360.klg -f
執行結束後會在/home/turtlebot/database/tum/rgbd_dataset_freiburg1_360/下生成fr1360.klg.freiburg檔案，即就是elasticfusion估計的相機位姿，之後就可以使用tum提供的工具了，比如evaluate_ate.py。
iclnuim資料：
轉klg時注意沒有t
./pngtoklg -w '/home/wen/data/traj0_frei_png' -o '/home/wen/data/traj0_frei_png/traj0.klg'
./elasticfusion -l /home/wen/data/traj0_frei_png/traj0.klg -d 12 -c 3 -f -q -o
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