G2O是一个用于图优化的开源库,常用于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)等领域。本文将介绍G2O的入门和简单使用方法。
可以通过以下命令从Github上克隆G2O库的源代码:
git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git
然后按照G2O的官方文档进行编译和安装。
首先,我们需要创建一个继承自g2o::BaseUnaryEdge
或g2o::BaseBinaryEdge
的类,用于定义优化问题中的边。边类中需要实现计算误差和雅可比矩阵的方法。
class MyEdge : public g2o::BaseUnaryEdge<double, double, g2o::VertexX>
{
public:
void computeError()
{
const g2o::VertexX* v = static_cast<const g2o::VertexX*>(_vertices[0]);
double estimate = v->estimate();
_error = _measurement - estimate;
}
void linearizeOplus()
{
const g2o::VertexX* v = static_cast<const g2o::VertexX*>(_vertices[0]);
double estimate = v->estimate();
_jacobianOplusXi = -1.0;
}
};
然后,我们需要创建一个g2o::SparseOptimizer
对象,用于管理和执行优化过程。
g2o::SparseOptimizer optimizer;
接下来,我们可以通过addVertex
方法添加变量(顶点),并通过addEdge
方法添加边。
g2o::VertexX* v = new g2o::VertexX();
v->setId(0);
v->setEstimate(0.0);
optimizer.addVertex(v);
MyEdge* e = new MyEdge();
e->setId(0);
e->setMeasurement(1.0);
e->setVertex(0, v);
optimizer.addEdge(e);
最后,我们可以使用G2O的优化器进行图优化。
optimizer.initializeOptimization();
optimizer.optimize(10); // 迭代次数为10
在这个例子中,我们进行了10次迭代的优化,可以通过setVerbose(true)
方法来打印详细的优化信息。
这是一个简单的G2O入门和使用示例。通过定义自己的顶点类和边类,并使用G2O的优化器进行优化,可以解决各种图优化问题。详细的G2O使用方法可以参考G2O的官方文档。