G2O initial guess 方法的选择

深度探索:机器学习中的最大似然估计(MLE)原理及其应用 最大似然估计作为统计推断的核心方法,在机器学习领域具有广泛的应用价值和深远影响。尽管存在对模型假设敏感、易受异常值影响等局限性,但其直观的原理、坚实的理论基础以及高效的实现方式使其在实践中仍占据主导地位。随着深度学习、强化学习等新兴领域的快速发展,最大似然估计将继续演化并适应新的模型结构与优化框架。同时,结合现代优化算法、并行计算技术以及贝叶斯方法的融合,最大似然估计有望在保持其核心优势的同时,进一步提升参数估计的准确性和鲁棒性,为未来的机器学习研究与应用开辟更广阔的道路。 阅读详情

G2O initial guess 方法的选择



〇、前言

由于不同优化初始化方法会对g2o的结果产生影响,如下图所示,在勾选Robust Kernel的条件下:using initial guess from spanning tree 和 using initial guess from odometry 在其他设置相同的情况下得到的优化结果差别很大。因此我们希望可以通过程序来选择合适的优化初值设置方法。

PS:这里产生差异的原因和是否勾选Non Sequential也相关,用spanning tree初始化时若勾选Non Sequential会得到与左图相同的结果,而No Sequential的意思是只把回环边设置为鲁棒核

一、查看对应源码

由于没有搜索到相关资料,所以最好的方式就是查看g2o_viewer的源码。(同样的事已经做过一次,只是记性不好,这也是写这篇博客的原因)。

首先通过QT Designer查到对应下拉框的名字叫cbxIniitialGuessMethod,按钮btnInitialGuess

再找到对应的响应函数,然后就是我们需要的代码。

void MainWindow::on_btnInitialGuess_clicked()
{
   
   
  if (viewer->graph->activeEdges().size() == 0)
    viewer->graph->initializeOptimization();

  switch (cbxIniitialGuessMethod->currentIndex()) {
   
   
    case 0:
      // spanning tree
      viewer->graph->computeInitialGuess();
      break;
    case 1:
      // odometry
      {
   
   
        EstimatePropagatorCostOdometry costFunction(viewer->graph);
        viewer->graph->computeInitialGuess(costFunction);
      }
      break;
    default:
      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << " Unknown initialization method" << endl;
      break;
  }
  viewer->setUpdateDisplay(true);
  viewer->update();
}

二、编程验证

2.1 g2o_test.cpp

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <stdio.h>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <sstream>
//用于构建和计算图优化 g2o
#include <g2o/types/slam3d/types_slam3d.h>
#include <g2o/core/block_solver.h>
#include <g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h>
<
56G PAM4 SerDes发射端为何必须采用4-tap数字FFE 前馈均衡器(FFE)是高速串行链路中抑制码间干扰(ISI)的基础技术,其核心原理是通过时域脉冲整形补偿信道高频衰减。在PAM4调制与56G波特率双重约束下,传统模拟FFE因精度低、不可编程、温漂大而失效,必须转向全数字实现;而tap数量直接决定补偿能力与硬件开销的平衡——3-tap难以覆盖典型背板信道的多阶拖尾响应,5-tap则引发时序违例与功耗激增,4-tap经实测验证为信道脉冲响应截断与7nm以下工艺实现成本的最优交点。该结构广泛应用于200G/400G以太网、AI芯片互连等场景,支撑BER<1e-12 阅读详情

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