关于g2o顶点/边类型所包含函数的含义

用边表示三维点投影到图像平面的重投影误差，就可以设置输入参数如下：

BaseBinaryEdge<2, Vector2D, VertexSBAPointXYZ, VertexSE3Expmap>

这个是个二元边。第1个2是说测量值是2维的，也就是图像像素坐标x,y的差值，对应测量值的类型是Vector2D，两个顶点也就是优化变量分别是三维点 VertexSBAPointXYZ，和李群位姿VertexSE3Expmap

顶点里主要复写了顶点更新函数oplusImpl和顶点重置函数setToOriginImpl，
边主要有以下几个重要的成员函数

virtual bool read(std::istream& is);
virtual bool write(std::ostream& os) const;
virtual void computeError();
virtual void linearizeOplus();

下面简单解释一下
read，write：分别是读盘、存盘函数，一般情况下不需要进行读/写操作的话，仅仅声明一下就可以
computeError函数：非常重要，是使用当前顶点的值计算的测量值与真实的测量值之间的误差
linearizeOplus函数：非常重要，是在当前顶点的值下，该误差对优化变量的偏导数，也就是我们说的Jacobian

除了上面几个成员函数，还有几个重要的成员变量和函数也一并解释一下：

_measurement：存储观测值
_error：存储computeError() 函数计算的误差
_vertices[]：存储顶点信息，比如二元边的话，_vertices[] 的大小为2，存储顺序和调用setVertex(int, vertex) 是设定的int 有关（0 或1）
setId(int)：来定义边的编号（决定了在H矩阵中的位置）
setMeasurement(type) 函数来定义观测值
setVertex(int, vertex) 来定义顶点
setInformation() 来定义协方差矩阵的逆

核函数

图优化中也有一种核函数。 引入核函数的原因，是因为SLAM中可能给出错误的边。SLAM中的数据关联让科学家头疼了很长时间。出于变化、噪声等原因，机器人并不能确定它看到的某个路标，就一定是数据库中的某个路标。万一认错了呢？我把一条原本不应该加到图中的边给加进去了，会怎么样？

嗯，那优化算法可就慒逼了……它会看到一条误差很大的边，然后试图调整这条边所连接的节点的估计值，使它们顺应这条边的无理要求。由于这个边的误差真的很大，往往会抹平了其他正确边的影响，使优化算法专注于调整一个错误的值。

于是就有了核函数的存在。核函数保证每条边的误差不会大的没边，掩盖掉其他的边。具体的方式是，把原先误差的二范数度量，替换成一个增长没有那么快的函数，同时保证自己的光滑性质（不然没法求导啊！）。因为它们使得整个优化结果更为鲁棒，所以又叫它们为robust kernel（鲁棒核函数）。

很多鲁棒核函数都是分段函数，在输入较大时给出线性的增长速率，例如cauchy核，huber核等等。当然具体的我们也不展开细说了。

核函数在许多优化环境中都有应用，博主个人印象较深的时当年有一大堆人在机器学习算法里加各种各样的核，我们现在用的svm也会带个核函数。