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。
```cpp
class MyEdge : public g2o::BaseUnaryEdge
{
public:
void computeError()
{
const g2o::VertexX* v = static_cast(_vertices[0]);
double estimate = v-> estimate();
_error = _measurement - estimate;
}
void linearizeOplus()
{
const g2o::VertexX* v = static_cast(_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。
```cpp
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。
```cpp
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。
```cpp
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。

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