G2O非线性优化

本文探讨了如何利用g2o库进行非线性优化,特别是针对最小二乘法的问题。g2o是一个基于图优化的库,文中通过实例介绍了如何自定义顶点和边以适应特定的优化问题,如拟合y=Asin(Bx)+Ccos(Dx)。文章提到了顶点的更新函数和误差函数的定义,并简述了图的构造和求解过程。

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上一篇文章介绍最小二乘法,本文介绍g2o实现最小二乘法。
g2o即General Graph Optimization,它是一个基于图优化的库。至于图优化理论,参照半闲居士的博客
接着上回曲线拟合问题,拟合 y=Asin(Bx)+Ccos(Dx) ,已知N组数据 (xi,yi),i=0,1,N1 ,待优化变量 V=[A,B,

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