流程化的东西,核心在于怎么构建图去建立一个图优化模型。
从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路计算机视觉life:从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o边的代码套路typedef g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> > Block; // 每个误差项优化变量维度为3,误差值维度为1
// 第1步:创建一个线性求解器LinearSolver
Block::LinearSolverType* linearSolver=new g2o::LinearSolverDense<Block::PoseMatrixType>();
// 第2步:创建BlockSolver。并用上面定义的线性求解器初始化
Block* solver_ptr=new Block( linearSolver );
// 第3步:创建总求解器solver。并从GN, LM, DogLeg 中选一个,再用上述块求解器BlockSolver初始化
g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver=new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg( solver_ptr );
// 第4步:创建终极大boss 稀疏优化器(SparseOptimizer)
g2o::SparseOptimizer optimizer; // 图模型
optimizer.setAlgorithm( solver ); // 设置求解器
optimizer.setVerbose( true ); // 打开调试输出
// 第5步:定义图的顶点和边。并添加到SparseOptimizer中
CurveFittingVertex* v=new CurveFittingVertex(); //往图中增加顶点
v->setEstimate( Eigen::Vector3d(0,0,0) );
v->setId(0);
optimizer.addVertex( v );
for ( int i=0; i<N; i++ ) // 往图中增加边
{
CurveFittingEdge* edge=new CurveFittingEdge( x_data[i]);
edge->setId(i);
edge->setVertex( 0, v ); // 设置连接的顶点
edge->setMeasurement( y_data[i]); // 观测数值
edge->setInformation( Eigen::Matrix<double,1,1>::Identity()*1/(w_sigma*w_sigma) ); // 信息矩阵:协方差矩阵之逆
optimizer.addEdge( edge );
}
// 第6步:设置优化参数,开始执行优化
optimizer.initializeOptimization();
optimizer.optimize(100);