(1分钟速览)g2o入门指南--笔记版

news/2024/4/19 19:59:17/

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。


http://www.ppmy.cn/news/75199.html

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