图优化

本文深入探讨了SLAM(即时定位与地图构建)中图优化的概念与过程。首先介绍了图优化的基本构成,即机器人位姿作为节点,位姿间的关系构成边。随后详细解析了图优化的两大核心任务:构建图,即传感器信息的堆积,形成机器人位姿的图结构;优化图,即调整机器人位姿,以满足边的约束条件。

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一、图优化是什么
图由节点和边组成,SLAM问题怎么构成图优化呢?在图优化中,机器人的位姿是一个节点(node)或者顶点(vertex),位姿之间的关系构成边(edge)。具体而言比如t+1时刻和t时刻之间的odometry关系构成边,或者由视觉计算出来的位姿转换矩阵可以构成边。一旦图建成,就要调整机器人的位姿尽量满足边构成的约束。

因此,图优化分成两个任务:
1、构建图
机器人位姿当做顶点,位姿之间的关系当做边,这一步往往被称为前端,为传感器信息的堆积。
2、优化图
调整机器人的位姿顶点尽量满足边的约束,这一步称为后端。

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