G2O (General Graph Optimization)入门及简单使用

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。

1. 安装G2O库

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。

2. 创建一个G2O优化问题

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;
}
};

3. 创建一个G2O优化器

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;

4. 添加顶点和边

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);

5. 执行优化

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。