减少optimize_every_n_nodes
（//插入的节点的数量大于optimize_every_n_nodes。优化）
优化频率更高。如果有循环，将立即找到
增加map_builder.num_background_threads的核心数。核心增加之后
减少global_sampling_ratio
降低循环中采样频率的频率，减少后端优化的数量，并减少计算数量
减少constraint_builder.sampling_ratio
普通约束的采样频率减少了，优化座椅图时的计算量很小
添加constraint_builder.min_score
添加了普通约束的最低分数。阈值增加后，普通约束的数量将减少
对于自适应处女过滤器，降低.min_num_points，.max_range，增加.max_length
这等同于每个网格可容纳的点云数量，每个网格中的点云数据将被一个点替换，并且处理的数据将减少
添加voxel_filter_size，subsaps.sronstolution以减少subsaps.num_range_data
增加维生素过滤器的边缘长度并增加子图的分辨率，以减少子数字的数量
减少每个子图的插入节点的数量，因此子图的数量变为大数量，因此增加了记忆和时间的空间
减少搜索窗口的大小
.linear_xy_search_window，.linear_z_search_window，.angular_search_window
搜索窗口的范围与分支边界算法的粗略匹配减少，计算量减少
增加global_constraint_search_after_n_seconds
增加全局循环限制的计算时间（每次循环限制的计算多长时间），减少了循环的时间数量
减少max_num_itrations减少最大迭代时间
增加voxel_filter_size
增加子顺序。解决方案解决方案
对于自适应处女过滤器，降低.min_num_points，.max_range，增加.max_length，因此自适应美德过滤生成的点云减少
减少max_range（尤其是数据嘈杂的情况）减少雷达的最大距离
减少subsaps.num_range_data插入节点（空间更改时间）