文章介绍了SLAM后端优化中g2o框架的基本使用，包括创建线性求解器、构建块求解器、选择优化算法如LM、GN和DogLeg，以及顶点和边的定义与操作。读者将学习如何通过g2o进行图优化，理解图优化的步骤和参数设置，并了解外点剔除与一元边的概念。
在slam后端中，优化的框架很多，有ceres，g2o，gtsam这些。要想真正掌握slam后端的优化内容，这些框架是必不可少的上手练习的内容。本文则介绍有关g2o的相关内容，作为一个入门指南，目标：大家阅读完以后，大体知道g2o写代码的时候有几步，然后图是怎么画的，一条边连接啥节点，最后自己会求导即可。
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上面这幅图，简单地介绍了一下g2o里面有啥，圆圈是啥，边是啥大家看一下上面的图即可。
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这个地方还存在一个版本上的问题，大家可以自行网上搜索一下相关的版本。
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上面这幅图敲重点，是g2o在程序里的书写的步骤，大家新上手的同学可以按照上面的操作来实操一遍，加深印象。
1.创建一个线性求解器linearsolver
2.然后将上面这个linearsolver作为参数，创建blocksolver
3.然后再见上面的blocksolver作为参数，创建solver
4.然后再创建optimizer，当然这里是solver作为参数
5.然后下面就是顶点vertex和边edge的一个循环，然后设置ID，是否边缘化，边连接哪些顶点的内容
6.设置优化参数，开始执行优化，一般就是optimize(40)，里面的数字表示优化多少次。
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针对顶点部分的改写，大家可以参考上面这幅图片。上面的函数里面主要改写oplusImpl和setToOriginImpl这两个，当然其中还有read()和write()函数，这些的话可以写成空的函数体。
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上面这是边的相关说明，一般要重写computeError()，然后下面的函数根据情况也进行相关重写。
//LM
g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg( solver_ptr )
;
//GN
g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton(
solver_ptr );
//DogLeg
g2o::OptimizationAlgorithmDogleg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmDogleg( solver_ptr );
上面这三段代码是优化器的选择，分别是LM、GN和DogLeg方法。这里面的话GN计算的效率还可以，经过我的实验，DogLeg是最快的，然后LM是最慢的，然后GN和Dogleg差不多，但是精度的话，Dogleg还是比较准确的。
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上面这些都是一些小参数，大家可以根据日常练习的代码来自主选择里面参数的内容。
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上面是g2o代码优化的一般步骤，大家可以仔细看看，每一步定义出来的变量都基本会作为下一步的参数，然后这样层层递归下去。最后用optimizer.optimize(100)来进行优化，就是进行100次迭代优化，这里的100是自己设置的，大家可以根据优化的场景来进行调参。
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这里也有进行外点剔除的操作，是用huber核函数来进行的，这个里面有个参数，这个参数是根据是用的场景来定的。
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这个图要理解一下，图中的边为一元边，这个的意思就是说，在求一个二次函数的拟合问题的时候，这里的abc三个参数进行拟合求解，那么此时这里的边就是自己指向自己的，就是所谓的一元边。通常一元边在因子图中配合着先验因子出现的。
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上面就是g2o的整体结构。
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上面这幅图可以看一下，有关g2o的结构说明。
g2o的使用分布介绍：
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这个可以记一下，有关g2o是怎么搞的，一般按照上面的步骤，知道求导的表达式以后，一般优化是不成问题的。
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这个当然要include一下头文件。
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最后就是添加图中的边和顶点，然后启动optimizer.optimize()即可。
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函数里面大致就是这样。
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这是添加相应的顶点和边。
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最后优化一下，就可以了。
以上做一个总结：
针对g2o的步骤就根据下面这个图来进行即可。
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然后针对顶点和边的关系，以及求导的内容，还是要多加练习才可。本篇博客到此结束。
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