slam基础知识g2o

最新推荐文章于 2023-02-03 16:48:35 发布
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分类专栏： slam 文章标签： 算法 机器学习
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这里总结一下在高翔的课程里看到的g2o相关的内容：

最小二乘和概率分布的关系，这里cryril的课里也有一些，但是两个好像不太一样？
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g2o软件可以做的和我们要做的
我们需要维护边和节点，也就是误差项的形式
雅各比矩阵、增量方程构建、增量方程求解、迭代——这些事情可以由g2o完成。
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g2o是一个通用图优化求解库
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视觉SLAM笔记（29） g2o
氢键H-H
10-08 1万+
图优化、g2o 的编译与安装、拟合曲线
SLAM——之G2O函数库
格物致知
05-03 4709
1. G2O示例 相较于Ceres而言，G2O函数库相对较为复杂，但是适用面更加广，可以解决较为复杂的重定位问题。Ceres库向通用的最小二乘问题的求解，定义优化问题，设置一些选项，可通过Ceres求解。而图优化，是把优化问题表现成图的一种方式，这里的图是图论意义上的图。一个图由若干个顶点,以及连着这些顶点的边组成。在这里，我们用顶点表示优化变量，而用边表示误差项。 为了使用g2o,首先要将曲线拟合问题抽象成图优化。这个过程中，只要记住节点为优化变量，边为误差项即可。曲线拟合的图优化问题可以画成以下形式：
SLAM本质剖析-G2O
lovely_yoshino的博客
07-30 3453
0. 前言 在了解SLAM的原理、流程后，个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免，尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。作者分别从Ceres和Eigen两个函数进行了深入的解析，这一篇文章主要对G2O函数库进行详细的阐述，来方便各位后续的开发。 1.G2O示例 相较于Ceres而言，G2O函数库相对较为复杂，但是适用面更加广。Ceres库向通用的最小二乘问题的
G2O使用说明（SLAM中）
qq_45369294的博客
08-22 1767
G2O使用说明（SLAM） 范例：在使用G2O要明确目标函数是什么，优化变量是几维，误差项是几维。举例说明：现在有很多个点符合y=exp(ax2+bx+c)+wy=exp(ax^{2}+bx+c)+wy=exp(ax2+bx+c)+w,其中w为高斯噪声。那么目标函数就是e(a,b,c)=y−exp(ax2+bx+c)e(a,b,c)=y-exp(ax^{2}+bx+c)e(a,b,c)=y−exp(ax2+bx+c)使得它最小(最小二乘法的原理)。优化变量就是a、b、c是三维的，误差项是e(a,b,c)的值
视觉SLAM14讲：SLAM中g2o入门详解，直接法BA(课程第7讲作业)
qq_37746927的博客
03-28 3521
视觉SLAM课程-第7讲作业：SLAM中g2o入门详解，直接法BA
slam.rar_G2O_点云特征_点云特征提取_视觉SLAM_视觉SLAM十四讲
07-15
《视觉SLAM十四讲》是一份深入探讨视觉Simultaneous Localization And Mapping（SLAM）技术的资源包，其中包含了G2O优化、点云特征提取、特征匹配、点云拼接以及OpenCV图像处理等多个关键知识点。这些内容是构建一个...
彩色图去色&抠图、单目slam基础、卡尔曼滤波、粒子滤波、双目slam基础、g2o图优化、SLAM资源
最新发布
07-21
本资源包涵盖了SLAM相关的多个重要知识点，包括图像处理、滤波算法以及优化技术。 首先，我们来探讨"彩色图去色&抠图"。在SLAM系统中，图像预处理是至关重要的一步。彩色图去色通常指的是将彩色图像转化为灰度图像...
从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路
计算机视觉life
02-28 3919
点“计算机视觉life”关注，置顶更快接收消息！ 小白：师兄，上一次将的g2o框架《从零开始一起学习SLAM | 理解图优化，一步步带你看懂g2o代码》真的很清晰，我现在再去看g2o的那些优化的部分，基本都能看懂了呢！ 师兄：那太好啦，以后多练习练习，加深理解 小白：嗯，我开始编程时，发现g2o的顶点和边的定义也非常复杂，光看十四讲里面，就有好几种不同的定义，完全懵圈状态。。。师兄，能否帮我捋...
【从零开始学习SLAM】g2o_viewer
小秋 AI SLAM 入门实战教程
04-29 2260
高斯牛顿曲线拟合 1_gauss_newton_curve_fitting.cpp #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Dense> #include <iomanip> using namespace std; using namespace cv; using namespace Eigen; int
ORB_SLAM2算法中g2o图优化的用法
小秋 AI SLAM 入门实战教程
02-03 672
图优化，就是把优化问题表现成图(Graph)的一种方式，一个图由若干顶点(Vertex)以及连接这些顶点的边(Edge)构成。用顶点表示优化变量，用边表示误差项。BlockSolver_6_3 ：表示pose是6维，观测点是3维。用于3D SLAM中的BABlockSolver_7_3：在BlockSolver_6_3的基础上多了一个scaleBlockSolver_3_2：表示pose是3维，观测点是2维。
视觉SLAM-g2o简介及使用方法
03-03
g2o是视觉SLAM中常用的图优化库，该文档主要介绍其使用方法和细节。
视觉slam十四讲g2o学习
z504727099的博客
04-29 776
顶点 优化变量，pnp是位姿，后端里就是或者路标点和位姿。 需要自己定义优化变量维度，写初始化更新函数 初始化实现 边 观测值，用于优化，pnp里就是二维像素坐标，后端里就是。 需要自己写误差函数和雅克比矩阵函数 ...
视觉SLAM课程第四讲--相机模型，非线性优化（G2O）
qq_37746927的博客
02-18 1733
视觉SLAM课程ch4--相机模型，非线性优化
SLAM本质剖析-G2O（转载，感觉写得不错）
诗筱涵的博客
08-26 633
这块还是写得不错的 转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/NeveBIh5bb37CUyVVNocLw SLAM本质剖析-G2O 原创 lovely_yoshino 古月居 今天 0 前言 在了解SLAM的原理、流程后，个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免，尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。 作者分.
slam第六讲_g2o
a1059682127的博客
04-24 1510
编译安装g2o: 1、下载代码包： https://github.com/RainerKuemmerle/g2o 2、安装依赖项 znkz@znkz:~$ sudo apt-get install libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libcholmod-dev E: 无...
SLAM：：g2o学习例程（一）曲线拟合
dieju8330的博客
07-10 908
SLAM：：g2o学习例程（一）曲线拟合 使用g2o库对曲线进行拟合 g2o库使用的是截至2019年7月10日github上的最新版本 直接上代码，带注释 #include <iostream> #include <iostream> #include <g2o/core/base_vertex.h> #include <g2o/co...
SLAM 图优化 g2o
Stewrad的博客
01-21 164
学习g2o，强烈推荐学习这篇相关内容及连接里面的内容。
SLAM图优化g2o
吴建明wujianming_110117
04-29 820
SLAM图优化g2o 图优化g2o框架 图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based optimization， “图”其实是数据结构中的graph。凸优化的英文是 convex optimization，这里的“凸”其实是凸函数的意思，所以单从英文就能区分开。 图优化有什么优势？ SLAM的后端一般分为两种处理方法，一种是以扩展卡尔曼滤波（EKF）为代表的滤波方法，一种是以图优化为代表的非线性优化方法。SLAM研究的主流热点几乎都是基于图优化。 滤波方法尤其是EKF方
基于g2o图优化slam方案（1）
jiajiading的博客
09-27 1622
基于g2o图优化slam方案（1）基于图优化的SLAM主要内容组成位姿预测位姿修正构建图优化所使用的顶点与边闭环检测图优化地图构建并发布总结 基于图优化的SLAM主要内容组成 slam主要包括2d slam 和 3d slam，本文以激光2d slam为背景进行描述 位姿预测 位姿修正 构建图优化所使用的顶点与边 闭环检测 图优化 地图构建并发布 位姿预测 slam是实时建图与定位，实际在算法...
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