g2o 使用

最新推荐文章于 2025-02-28 11:12:43 发布
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g2o

SLAM 中的图优化库。图中的节点是待优化的变量，边是误差。
F ( x ⃗ ) = ∑ k ∈ C e k ⃗ ( x k ⃗ , z k ⃗ ) T Ω k e k ⃗ ( x k ⃗ , z k ⃗ ) F(\vec{x}) = \sum\limits_{k \in C} \vec{e_{k}}(\vec{x_k}, \vec{z_k})^T\Omega_{k}\vec{e_{k}}(\vec{x_k}, \vec{z_k}) F(x )=k∈C∑​ek​ ​

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G2O (General Graph Optimization)入门及简单使用
晓晨的博客
10-30 9755
g2o全称是General Graph Optimization，也就是图优化，我们在做SLAM后端或者更加常见的任何优化问题（曲线拟合）都可以使用G2O进行处理。
【随记】g2o使用，解决2d路径回环误差为例
upup
04-03 1261
在slam中经常使用g2o来解决优化问题，例如BA和位姿图优化。由于网上教程需要的知识储备较多，大多数和slam问题相关，本文不涉及复杂公式，本文只是通过一个简单任务直观了解g2o在做什么的文章。 好了，上图表示从0点出发经过1，2，3点，估计世界坐标分别为X0=(0,0)X_0 = (0,0)X0​=(0,0)，X1=(1,1)X_1 = (1,1)X1​=(1,1)，X2=(2,0)X_2 = (2,0)X2​=(2,0)，X3=(1,−1)X_3 = (1,-1)X3​=(1,−1)，再回到X0X_.
g2o:简单使用
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高翔博士的视觉SLAM视觉十四讲中提到了g2o。在此，我结合高翔博士的博客（https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html），对书中的代码进行一下整理，以便自己理解。本文先回顾一下优化问题，然后介绍一下g2o的整体框架，最后整理SLAM十四讲第六讲中关于g2o一个简单例子的代码。 优化问题： https://www.cnblogs.com/F...
graph slam tutorial : g2o 的使用
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下载安装g2o，怎么安装，注意安装那些库，并用优化前后的图简单介绍介绍。        g2o作为一个外接程序库在自己程序里怎么使用呢？如果不熟悉cmake的话，可以点击这里（看文章中在工程中查找和使用其他程序库的方法）以及这里。        所以要把g2o程序库文件放到自己的程序里，我们要找到g2o/cmake_modules文件夹，把.cmake文件复制到你的程序目录的modul
g2o使用总结
陋室逢雨
04-10 1万+
需要解决的问题： 如何自定义Vertex和Edge？ 如何选择Edge类型？一元还是二元？ 如何赋值信息矩阵？ 如何设置鲁棒核函数的阈值？ 如何选择Vertex设置为固定？ 如何边缘化以便稀疏化求解？ 如何处理优化结束后outliner？ 如何设置根据卡方分布的临界值表对Edge的chi2设置阈值？ 1. g2o提供的顶点vertex 1） 李代数位姿 clas...
g2o使用教程
weixin_30642869的博客
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高翔博士 g2o的代码框架 https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html 图优化理论和g2o的引入 https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/3776107.html 高博博客园的代码参考rgbd-slam-tutorials-gx 白巧克力亦唯心介绍g2o的使用 https://...
g2o使用及位姿图优化实践
01-14
文档《使用及位姿图优化实践的深入探讨一.doc》、《使用及位姿图优化实践技术分析一引言在复杂多变的环.doc》、《使用及位姿图优化实践从算法到实践.html》、《使用及位姿图优化实践...，可能包含了对g2o使用的详细介绍...
,,g2o使用及位姿图优化实践 ,核心关键词：g2o使用; 位姿图优化实践; 实践应用; 优化算法; 机器人定位导航 ,G2O算法在位姿图优化实践中的应用
最新发布
03-11
g2o是图优化（Graph Optimization...g2o使用及位姿图优化实践的深入探讨，不仅涉及算法理论，还包括实际应用中的策略与技巧。这为从事机器人定位导航、计算机视觉以及相关领域的研究人员和工程师提供了宝贵的实践指南。
G2O使用步骤1——添加定点和边
半不闲居士的博客
03-02 2381
前面介绍了G2O的整体框架与初始化求解器基本使用步骤，接下来介绍如何向优化器中添加定点和边 1. 顶点 我们从顶点的数据类型开始介绍，先来看看上图中和vertex有关的第1个类: HyperGraph::Vertex，然后我们看g2o 类结构图中第2个类,我们看到HyperGraph::Vertex 是通过类OptimizableGraph 来继承的；这个OptimizableGraph::Vertex 也非常底层,具体使用时一般都会进行扩展,因此g2o中提供了一个比较通用的适合大部分情况的模板。就
非线性优化库g2o使用教程，探索一些常见的用法，以及信息矩阵、鲁棒核函数对于优化的结果的影响
一点儿也不萌的萌萌
01-03 6837
本篇博客将总结一些常见的g2o用法。通过这篇内容你将至少可以大致掌握g2o的用法，以及一些可以使优化结果更好的小技巧，包括鲁邦和函数、信息矩阵的用法等等。 注意：本篇博客的重点是介绍g2o，所以不会去为非线性化方法做太多的铺垫，因此要想理解以下代码和思路，需要你具备一些非线性优化的理论知识，至少要明白什么是非线性优化，它主要是为了做什么，它是怎么实现的？ 我们先来看第一个例子：曲线拟合 1.曲线拟合 图1 我们现在有以下任务要求：找到一条函数曲线去拟合上图中的这些散点，使得所有点均匀的分散在这个拟合曲线的
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。
g2o，可完美编译运行
04-10
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g2o入门——g2o的基本使用方法
Mr.Andy的博客
06-22 3447
g2o全称general graph optimization，是一个用来优化非线性误差函数的c++框架。 https://blog.youkuaiyun.com/lingyunxianhe/article/details/79963131 https://blog.youkuaiyun.com/hzwwpgmwy/article/details/79884070 https://blog.youkuaiyun.com/heyiji...
G2O使用总结
ABC_ORANGE的博客
03-01 460
g2o整体框架：https://blog.youkuaiyun.com/wubaobao1993/article/details/79319215 再看顶点和边：https://blog.youkuaiyun.com/wubaobao1993/article/details/79328569 顶点和边之外的solver: https://blog.youkuaiyun.com/wubaobao1993/article/details...
G2O入门
qq_29230261的博客
02-13 705
G2O优化方法使用流程： 1、构建模型的顶点： oplusImpl( const double* update ) ——》顶点的更新函数 2、构建模型的边：void computeError() ——》计算曲线模型误差，边的误差计算函数，取出边所连接的顶点的当前估计值，与该顶点的观测值进行比较 3、生...
g2o的基本使用
rain_promise的博客
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参考：https://www.jianshu.com/p/e16ffb5b265d 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36889150 图是一种数据结构。在图优化中，用顶点(vertex) 表示优化变量，用边(edge) 表示误差项。优化时，顶点的值逐渐趋近最优值，边的作用是计算误差下面是一张关于g2o的整体结构图：  g2o中基本元素介绍 1、关于Bas...
G2O使用说明（SLAM中）
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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
算法学习——g2o使用
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G2O（General Graph Optimization）是一个基于图优化的库，广泛应用于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）和路径规划等领域。它的核心思想是通过构建图模型，将优化问题转化为顶点（Vertex）和边（Edge）的优化。通过合理定义顶点和边，并选择合适的优化算法，可以高效解决复杂的优化问题。在TEB中，G2O可以用于优化轨迹，确保轨迹的平滑性和安全性。TEB是一种用于轨迹优化的方法，结合了时间弹性带和图优化技术。
G2O的使用步骤
半不闲居士的博客
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1.G2O使用步骤 使用步骤如上图中的红色字体 第1步 创建一个线性求解器LinearSolver 基于图优化的SLAM一般都是用来求解增量方程H△X=b，而求解增量方程最简单的方法是直接求解雅克比矩阵H的逆即： △X=-H.inv*b 但是由于当雅克比矩阵维度较大时，矩阵求逆就会很困难，因此这一步主要利用什么方法进行求解增量方程，从图中可得，一...
g2o使用cmake
01-22
### 如何使用CMake配置和构建g2o库 #### 准备工作 为了成功配置和构建 g2o 库，首先需要确保已经安装了必要的依赖项。可以通过以下命令来完成这些依赖包的安装： ```bash sudo apt-get install libeigen3-dev libsuitesparse-dev qt5-qmake libqglviewer-dev-qt5 ``` 这一步骤会下载并安装 Eigen3、SuiteSparse 和其他所需的开发工具以及 Qt5 的 QGLViewer 组件。 #### 获取源码 接着克隆 g2o 的官方仓库到本地计算机上: ```bash git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git cd g2o ``` 上述操作将会把最新的 g2o 源代码复制至当前目录下的 `g2o` 文件夹内[^3]。 #### 创建构建环境 进入 g2o 目录后创建一个新的子文件夹用于存放编译过程中产生的临时文件和其他输出物，并切换至此新建立的路径下执行后续指令： ```bash mkdir build && cd build ``` 此过程有助于保持原始源代码结构整洁不受干扰的同时也方便管理不同版本间的差异。 #### 配置项目 利用 CMake 工具来进行项目的初步设置，在终端输入如下命令启动配置流程： ```bash cmake .. ``` 这条语句告诉 CMake 在上级目录寻找根级别的 `CMakeLists.txt` 文件作为起点解析整个工程所需的信息；期间如果遇到任何错误提示，则需按照指示调整相应参数直至顺利完成为止。对于特定平台或自定义需求可能还需要额外指定某些选项，比如通过 `-DG2O_BUILD_APPS=OFF` 来关闭应用程序部分的构建等[^1]。 #### 编译与安装 一旦确认无误便可以直接调用 Make 命令开始实际编译工作： ```bash make -j4 ``` 这里指定了并发作业数为 4（可根据 CPU 核心数量适当增减），加快整体进度。最后一步则是将生成的目标文件正式部署到系统的标准位置以便日后正常使用： ```bash sudo make install ``` 以上就是完整的基于 CMake 构建 g2o 库的方法介绍。
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