图优化方法比较（SLAM中位姿估计的优化框架包扩g2o、Ceres、GTSAM、SE- Sync）

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#图论

博客主要围绕SLAM中的位姿估计，对图优化方法进行了比较，涉及信息技术领域中SLAM相关的技术内容。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】SLAM技术详解（基础篇）（三）
qq_36130719的博客
02-27 1251
基于粒子滤波框架的激光SLAM，RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图，结合里程计和激光信息，每个粒子都携带一个地图，构建小场景地图所需的计算量较小，精度较高。但在高分辨率建图时，在静止状态下更新不好，存在震荡并noise过多。
G2O一种图优化的通用框架（小白 中文翻译版
12-07
G2O一种图优化的通用框架（小白 中文翻译版）.pdf。15页
g2opy:SLAM图优化框架g2o的Python绑定
04-29
g2opy 这是图形优化C ++框架的python绑定。 g2o是用于优化基于图的非线性误差函数的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题，通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。 机器人技术和计算机视觉中的许多问题都涉及到最小化可以表示为图形的非线性误差函数。 典型实例是同时定位和映射（SLAM）或捆绑包调整（BA）。 这些问题的总体目标是找到能最大程度解释受高斯噪声影响的一组测量值的参数或状态变量的配置。 g2o是用于解决此类非线性最小二乘问题的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题，通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。 当前，该项目不支持用python编写用户定义的类型，但是预定义的类型足以实现最常见的算法，例如2d或3d场景中的PnP，ICP，捆绑
# 论文阅读 A Comparison of Graph Optimization Approaches for Pose Estimation in SLAM
SLAM聚集地
03-29 591
论文阅读 A Comparison of Graph Optimization Approaches for Pose Estimation in SLAM
RGB-D SLAM程序框架总结5.图优化
qq_34122731的博客
05-22 300
参考博客https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5244828.html https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html 首先进行两张rgb图的运动估计的图优化 虽然在第二节中有很不错的运动估计，不过那是基于在有深度图像的基础上可以获得前一张匹配点的3D点，从而转化为3D-2D的运动估计，但是在这里没有深度图的信...
g2o:一种通用的图优化框架（g2o a general framework for graph optimization）
木独的博客
05-07 3088
凸优化最常用库之一g2o原始论文的翻译工作
(3分钟了解)SLAM后端优化的四大金刚！g2o ceres gtsam SE-Sync
努力coding
01-07 1357
总结：这篇博客中了解了SE-Sync的后端优化库，并且对后端优化的框架又有了一个新的认识和总结。就是说对偶问题的解是原问题的下确界，然后这两之间的差值被称为对偶间隙，并且当对偶间隙为0的时候，对偶问题的最优解即是原问题的最优解。添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）
高翔【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】学习笔记（十二）拓展图优化库g2o（一）框架
xiaoyaolangwj的博客
10-24 1389
BlockSolver 内部包含 LinearSolver，用上面我们定义的线性求解器LinearSolver来初始化。g2og2ocore你点进去会发现 BlockSolver有两种定义方式一种是指定的固定变量的solver，我们来看一下定义其中p代表pose的维度（注意一定是流形manifold下的最小表示），l表示landmark的维度另一种是可变尺寸的solver，定义如下小白：为何会有可变尺寸的solver呢？
G2o、Ceres是什么？在slam中什么用？怎么使用？
05-15
根据引用[1]和[2]，G2O是一个通用的图优化框架，特别适合SLAM中的图结构优化，而Ceres Solver是一个更通用的非线性优化库，同样在SLAM中被广泛使用。用户可能需要了解它们各自的特点、如何选择以及具体的使用步骤。 ...
图优化理论框架
qq_54375651的博客
05-24 841
Graph Optimization 1、非线性最小二乘问题 SLAM问题通常可以表述为非线性最小二乘问题 F(x)=12∑(xi,xj)∈Ceij(xi,xj,zij)TΩijeij(xi,xj,zij)x∗=arg⁡min⁡x F(x) \begin{align*} F(\mathbf{x}) &=\frac{1}{2}\sum_{(\mathbf{x}_{i},\mathbf{x}_{j})\in{C}}\mathbf{e}_{ij}(\mathbf{x}_{i},\mathbf{x}_{j}
理解图优化，一步步带你看懂g2o框架.pdf
04-20
理解图优化，一步步带你看懂g2o框架.pdf
基于图优化的SLAM后端优化算法研究
01-12
针对移动机器人的同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）问题，传统后端优化算法比较依赖于前端传感器构造位姿图，而且对于假阳性环形闭合约束鲁棒性较低。基于此，提出了一种鲁棒后端优化算法。利用因子图建立SLAM的优化模型，在使用新的鲁棒代价函数基础上引入先验约束用于确认启用或关闭前端传递的环形闭合约束，从而使得后端拓扑图能够摒弃前端传递的假阳性环形闭合约束并朝向真实地图收敛，再利用L-M（Levenberg-Marquardt）算法进行优化使其收敛到真实地图。仿真结果表明，SLAM后端优化算法缩小了前端数据和后端优化之间的差距，满足移动机器人精确定位与建图的需求。
matlab的代码在相机上实现-SE-Sync:SE-Sync算法的实现，用于在特殊的欧几里得群上进行同步
05-19
matlab的代码在相机上实现 SE同步 SE-Sync是一种可证明正确的算法，可以在特殊的欧几里得组上执行同步：给定成对相对变换子集的噪声测量结果，估计一组未知姿势（欧几里得空间中的位置和方向）的值。 在2D和3D几何估计的背景下经常会出现此问题。 例如，（在机器人技术中），（在计算机视觉中）和（在分布式感测中）的基本问题都需要在特殊的欧几里得族群上进行同步。 SE-Sync通过利用特殊的欧几里得同步问题的新颖（凸）半定性松弛来直接搜索全局最优解，从而对现有方法进行了改进，并且能够在（典型）情况下产生正确性（全局最优）的计算证书找到全局最小化器。 有关算法及其实现的详细说明，请参见我们及其同伴。 入门 的MATLAB 要使用SE-Sync的MATLAB实现，只需将“ MATLAB”文件夹放置在任何方便的（永久）位置，然后运行脚本MATLAB / import_SE_Sync.m。 恭喜！ SE-Sync现在可以开始了:-)。 有关最小的工作示例，请参见 C ++ 可以构建SE-Sync的C ++实现并将其导出为CMake项目。 有关最低限度的工作示例，请参见，提供了一个简单的命令行实
图优化1 slam
dwell548560的博客
10-22 176
视觉SLAM漫淡（二）：图优化理论与g2o的使用 - 半闲居士 - 博客园
slam里的图优化概念
ergevv的博客
04-04 2269
图优化、slam
激光SLAM:图优化--使用开源库G2O对之前例子进行优化
月照银海似蛟龙的博客
03-28 2019
SLAM图优化:使用开源库G2O对之前例子进行优化G2O简介G2O框架G2O通用使用流程CodeResul 上几篇从slam图优化的原理到理论到理论应用最后到代码的实现进行了梳理. 本篇趁热打铁,将开源库g2o进行之前例子的应用,实现图优化. 首先进行G2O的简介 G2O简介 G2O(General Graphic Optimization) 在SLAM领域，基于图优化的一个用的非常广泛的库就是g2o,是一个用来优化非线性误差函数的c++框架. **安装:**参考GitHub上官网按照步骤来安装就行了。 G
g2o vs GTSAM vs HOG-Man
weixin_30437847的博客
05-21 532
摘自Comparison of Optimization Techniques for 3D Graph-based SLAM Doaa M. A.-Latif et al. (2013)Ain Shams University PDF This paper presents a comparison of the recent methods for graph optimiza...
G2o，GTSAM，Ceres，Tensorflow优化器的方法比较（转载）
诗筱涵的博客
08-09 559
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/ziliwangmoe/article/details/86561157
位姿图优化(Ceres&G2O&GTSAM)
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lovely_yoshino的博客
02-21 1万+
作为SLAM中常用的方法，其原因是因为SLAM观测不只考虑到当前帧的情况，而需要加入之前状态量的观测。就比如一个在二维平面上移动的机器人，机器人可以使用一组传感器，例如车轮里程计或激光测距仪。从这些原始测量值中，我们想要估计机器人的。为了降低问题的计算复杂度，。具体来说，。边缘是源自原始传感器测量值的虚拟测量值，例如通过集成原始车轮里程计或对齐从机器人获取的激光范围扫描。对上图的具体描述如下。
SLAM中位姿估计的图优化方法
最新发布
06-08
### SLAM中位姿估计使用的图优化方法 #### 1. 图优化方法的基本概念 在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）问题中，图优化方法通过构建一个图结构来表示机器人轨迹和环境特征之间的关系。该图的节点通常表示机器人的位姿或环境中的特征点，边则表示这些节点之间的约束关系[^2]。通过最小化图中所有边的误差函数，可以得到最优的机器人轨迹估计。 #### 2. 位姿图优化的核心思想 位姿图优化（Pose Graph Optimization, PGO）是一种简化版的图优化方法，它仅使用机器人位姿作为节点，忽略环境特征点。这种方法的目标是在给定回环检测和里程计测量的情况下，估计出最可能的机器人轨迹[^3]。PGO问题可以通过非线性最小二乘法求解，目标函数通常定义为： ```math \min_{x_1, x_2, ..., x_n} \sum_{i,j} \| z_{ij} - f(x_i, x_j) \|^2 ``` 其中： - \( x_i \) 表示第 \( i \) 个位姿。 - \( z_{ij} \) 表示从传感器测量得到的相对位姿。 - \( f(x_i, x_j) \) 表示根据两个位姿计算得到的相对位姿。 #### 3. 图优化算法的具体实现 常用的图优化算法包括高斯牛顿法、列文伯格-马夸特法（LM法）等。以下是基于g2o库的位姿图优化代码示例： ```cpp #include <g2o/core/sparse_optimizer.h> #include <g2o/core/block_solver.h> #include <g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h> #include <g2o/types/slam3d/types_slam3d.h> int main() { // 创建优化器 g2o::SparseOptimizer optimizer; g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<6, 3>> *solver_ptr = new g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<6, 3>>(); g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg *solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(solver_ptr); optimizer.setAlgorithm(solver); // 添加位姿节点 g2o::VertexSE3 *v1 = new g2o::VertexSE3(); v1->setId(0); v1->setEstimate(g2o::SE3Quat()); optimizer.addVertex(v1); // 添加约束边 g2o::EdgeSE3 *e = new g2o::EdgeSE3(); e->vertices()[0] = v1; e->setMeasurement(g2o::SE3Quat()); e->setInformation(Eigen::Matrix<double, 6, 6>::Identity()); optimizer.addEdge(e); // 执行优化 optimizer.initializeOptimization(); optimizer.optimize(10); return 0; } ``` #### 4. 图优化方法的优势与挑战 相比于基于滤波的方法，图优化方法具有更高的精度和鲁棒性[^1]。然而，其计算复杂度较高，尤其是在大规模环境中，需要通过稀疏化或其他技术降低计算开销[^3]。 #### 5. 视觉SLAM中的应用 在视觉SLAM中，图优化方法常用于优化相机位姿和三维点的位置。例如，通过将图像特征匹配结果转化为相对位姿约束，并结合IMU或轮式里程计数据，可以构建一个完整的位姿图进行优化[^4]。 #### 6. 实现注意事项 在实际应用中，需要注意以下几点： - 数据关联：确保正确匹配位姿节点和约束边。 - 初始值选择：合理的初始值可以显著提高优化收敛速度。 - 稀疏化处理：对于大规模图，需采用稀疏化策略以降低计算成本。
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