第1题

题目：实现基于优化器的点到点ICP、点到线ICP。

1.1 点到点ICP的g2o实现

主要修改以下内容：

1. 在g2o_types.h文件中添加边的定义EdgeSE2Point2Point。
2. 在icp_2d.cc文件中实现函数bool Icp2d::AlignGaussNewtonWithg2o(SE2& init_pose) {}。
3. 在test_2d_icp_s2s.cc文件中修改，调用g2o实现的点到点ICP。

1.2 点到线ICP的g2o实现

主要修改以下内容：

1. 在g2o_types.h文件中添加边的定义EdgeSE2Point2Plane。
2. 在icp_2d.cc文件中实现函数bool Icp2d::AlignGaussNewtonPoint2PlaneWithg2o(SE2& init_pose) {}。
3. 在test_2d_icp_s2s.cc文件中修改，调用g2o实现的点到线ICP。

第2题

题目：实现对似然场图像进行插值后进行scan matching的算法。

修改likelihood_field.cc文件中的如下内容，

第3题

题目：基于直线拟合方法，讨论并实现对单个Scan退化检测的算法。

主要修改以下内容：

1. 增加test_detect_degrade_scene.cc文件，实现遍历scan，调用检测函数。
2. 在icp_2d.cc文件中，新增加静态函数static int detect_degrade_scene(Scan2d::Ptr scan, std::string origin_dir_path, std::string good_dir_path, std::string bad_dir_path); ，实现退化场景检测功能。
3. 修改icp_2d.h文件。
4. 修改CMakeLists.txt文件。

典型退化场景如下，

第4题

题目：讨论在实际机器人中，如何处理悬空物体和低矮物体（开放问题）。

（1）使用RGBD相机作为补盲。
（2）增加障碍物的先验位置信息。