g2o

最近在学习slam ,在安装g2o库的时候总是出现E: 无法定位软件包 libcholmod-dev这样的问题。 查资料查了一下午才知道原来输入sudo apt-get install libcholmod然后按Tab键，Tab键就是自动补充命令，当你记不住完整命令的时候，你按下它，他会自动搜索！我在这里出来的是libcholmod3.0.4，然后安装就好！ 在运行 build$ ./curve_fitting时出现./curve_fitting: error while loading shared libraries: libg2o_core.so: cannot open shared object file: No such file or directory的错误时“发现问题的原因是在默认情况下，编译器只会使用/lib和/usr/lib这两个目录下的库文件，通过源码包进行安装时，如果不指定–prefix会将库安装在/usr/local目录下，而又没有在文件/etc/ld.so.conf中添加 /usr/local/lib这个目录。这样虽然安装了源码包，但是使用时仍然找不到相关的.so库，就会报错。也就是说系统不知道安装了源码包。” 网络上的解决方法是在/etc/ld.so.conf里添加绝对路径/usr/local/lib。应该 sudo gedit /etc/ld.so

4、将下降策略设定为optimizer的setAlgorithm()。 SolveProblem()就启动优化了，此函数运行完后优化就完毕了。所以main()中就是直接调用了一句这个函数就完事了。 #include <Eigen/StdVector> #include <Eigen/Core> #include <iostream> #include <stdint.h> #include <unordered_set> #include <memory> #include <vector> #include <stdlib.h> #include "g2o/stuff/sampler.h" #include "g2o/core/sparse_optimizer.h" #include "g2o/core/block_solver.h" #include "g2o/core/solver.h" #include "g2o/core/robust_kernel_impl.h" #include "g2o/core/batch_stats.h" #include "g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h" #include "g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.h" #include "g2o

当然同时增加的还有g2o相关的头文件和源文件：g2o_types.h和g2o_types.cpp EdgeProjectXYZ2UVPoseOnly 0.3版本只用到了第三种，也就是3D2D的重投影误差，所以只说一下第三种，其他两种也差不多： #ifndef MYSLAM_G2O_TYPES_H #define MYSLAM_G2O_TYPES_H #include "myslam/common_include.h" #include "camera.h" #include <g2o/core/base_vertex.h> #include <g2o/core/base_unary_edge.h> #include <g2o/core/block_solver.h> #include <g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h> #include <g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h> #include <g2o/solvers/dense/linear_solver_dense.h> #include <g2o/core/robust_kernel.h> #include <g2o/core/robust_kernel_impl.h> namespace myslam { class

1. Eigen 矩阵赋值 1） 使用 row 或者 col Eigen::Matrix3d R = Eigen::Matrix3d::Identity(); R.row(0) = Eigen::Vector3d(-0.0134899,-0.997066,0.0753502); R.row(1) = Eigen::Vector3d(-0.0781018,-0.0740761,-0.99419); R.row(2) = Eigen::Vector3d(0.996854,-0.0192965,-0.0768734); 2）使用 block 注意：g2o中使用的 g2o::Matrix3D 是 typedef Eigen::Matrix<double,3,3,Eigen::ColMajor> Matrix3D; ，即还是使用的 Eigen 矩阵 g2o::Matrix3D R = g2o::Matrix3D::Identity(); R.block<2,2>(0,0) << cos(theta),-sin(theta),sin(theta),cos(theta); Se3 <-> SE3Quat Matrix3D Rbc=toEigenMatrix3d(se3bc.R()); Vector3D tbc=toG2oVector3D(se3bc.tvec); g2o::SE3Quat Tbc

(一)简介: 　　g2o简称General Graphic Optimization,是一个用来优化非线性误差函数的c++框架 (二)g2o基本框架 1: SparseOptimizer SparseOptimizer是整个图的核心，我们注意右上角的 is-a 实心箭头，这个SparseOptimizer它是一个Optimizable Graph，从而也是一个超图（HyperGraph) 其中超图(HyperGraph)包括多个边与顶点;SparseOptimizer包括一个优化算法 2: 定点与边 这个超图包含了许多顶点（HyperGraph::Vertex）和边（HyperGraph::Edge）。而这些顶点顶点继承自 Base Vertex，也就是OptimizableGraph::Vertex，而边可以继承自 BaseUnaryEdge（单边）, BaseBinaryEdge（双边）或BaseMultiEdge（多边），它们都叫做OptimizableGraph::Edge 3: 设置非线性优化的下降策略 OptimizationAlgorithm是通过OptimizationWithHessian 来实现的。其中迭代策略可以从Gauss-Newton（高斯牛顿法，简称GN）, Levernberg-Marquardt（简称LM法）, Powell's dogleg