/mfn/robotruck/platform/modules/lidar_process/src/lib/object_filter/low_object_filter/low_object_filter.cc:884:6: error: default argument given for parameter 3 of ‘bool mfn::lidar::LowObjectFilter::FitBottomPlane(const PointCloudPtr&, Eigen::Vector4f&, float, float)’ [-fpermissive] 884 | bool LowObjectFilter::FitBottomPlane( | ^~~~~~~~~~~~~~~ -- | ^~~~~~~~~~~~~~ /mfn/robotruck/platform/modules/lidar_process/src/lib/object_filter/low_object_filter/low_object_filter.cc:884:6: error: default argument given for parameter 4 of ‘bool mfn::lidar::LowObjectFilter::FitBottomPlane(const PointCloudPtr&, Eigen::Vector4f&, float, float)’ [-fpermissive] 884 | bool LowObjectFilter::FitBottomPlane( | ^~~~~~~~~~~~~~~ -- /mfn/robotruck/platform/modules/lidar_process/src/lib/object_filter/low_object_filter/low_object_filter.cc: In member function ‘bool mfn::lidar::LowObjectFilter::FitBottomPlane(const PointCloudPtr&, Eigen::Vector4f&, float, float)’: /mfn/robotruck/platform/modules/lidar_process/src/lib/object_filter/low_object_filter/low_object_filter.cc:892:53: error: conversion from ‘vector<[...],Eigen::aligned_allocator<mfn::lidar::pcl_util::PointXYZIRS>>’ to non-scalar type ‘vector<[...],std::allocator<mfn::lidar::pcl_util::PointXYZIRS>>’ requested 892 | std::vector<pcl_util::Point> sorted_points = cloud->points; | ~~~~~~~^~~~~~

<< 根据错误信息分析，这里有以下几个主要问题： ### 错误 1 和 2：默认参数定义冲突 ```cpp error: default argument given for parameter 3 of 'bool mfn::lidar::LowObjectFilter::FitBottomPlane(...)' ``` #### 原因： 在 `C++` 中，默认参数只能在声明中或第一次定义时指定。如果头文件中的函数声明已经有默认值，那么 `.cc` 文件（即实现部分）不能再为相同的参数重新提供默认值。 例如，在头文件中有以下内容： ```cpp class LowObjectFilter { public: bool FitBottomPlane(const PointCloudPtr& cloud, Eigen::Vector4f& plane_coefficients, float threshold = 0.1f, float max_iterations = 100); }; ``` 此时若再在 `.cc` 文件中重写默认参数会引发此错误。 #### 解决方法： 确保默认参数只出现在头文件中（声明处），而在 `.cc` 实现文件中移除所有默认参数定义。 修改后的代码示例： **头文件 (`.h`)** ```cpp bool FitBottomPlane(const PointCloudPtr& cloud, Eigen::Vector4f& plane_coefficients, float threshold = 0.1f, float max_iterations = 100); ``` **实现文件 (`.cc`)** ```cpp bool LowObjectFilter::FitBottomPlane(const PointCloudPtr& cloud, Eigen::Vector4f& plane_coefficients, float threshold, float max_iterations) { // 函数逻辑 } ``` --- ### 错误 3：类型转换失败 ```cpp conversion from ‘vector<...>, Eigen::aligned_allocator<PointXYZIRS>>’ to non-scalar type ‘vector<...>, std::allocator<PointXYZIRS>>’ requested ``` #### 原因： 这里的问题是尝试将一个带有 `Eigen::aligned_allocator` 的向量直接赋给另一个标准分配器 (`std::allocator`) 类型的向量。由于这两个容器使用了不同的内存管理策略和对齐方式，无法隐式地完成这种类型的转换。 #### 示例代码导致问题的部分： ```cpp std::vector<pcl_util::Point> sorted_points = cloud->points; // Error! // `cloud->points` 使用的是 Eigen aligned allocator。 ``` #### 解决方案： 可以通过显式的拷贝操作解决这个问题。具体来说，遍历原数据并逐个插入到新目标中。 修复代码如下： ```cpp std::vector<pcl_util::Point> sorted_points; sorted_points.reserve(cloud->points.size()); for (const auto& point : cloud->points) { sorted_points.emplace_back(point); // 显式添加每个点 } ``` 或者更简洁的方式用 STL 算法实现： ```cpp std::copy(cloud->points.begin(), cloud->points.end(), std::back_inserter(sorted_points)); ``` 这样就避免了不同分配器之间的不兼容性。 --- ### 总结解决方案步骤： 1. 删除 `.cc` 文件中所有关于默认参数的定义； 2. 将 `std::vector` 赋值改为手动循环复制或其他安全的方法处理不同分配器间的差异。 ---