(3分钟了解)SLAM后端优化的四大金刚!g2o ceres gtsam SE-Sync

后端优化常用的库有g2o ceres gtsam 和 se-sync

这篇博客首先介绍se-sync,然后比较四种库之间的差异。

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朗之万分布,这是我最近第二次看到他了,还有一个是结合SOS凸性来解决最小二乘问题的。

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推导到黎曼流形上面。

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拉格朗日对偶问题,最近也有学习过。就是说对偶问题的解是原问题的下确界,然后这两之间的差值被称为对偶间隙,并且当对偶间隙为0的时候,对偶问题的最优解即是原问题的最优解。

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后端优化4个库的对比

博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/432505705

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虚线连接表示存在共视关系,这是用来进行后续闭环检测的。

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这时候可以使用SOS凸性来进行最优化问题的转换,并求解最优值。

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这个SE-Sync库把原问题转换到黎曼流形空间上进行解决,使用截断-牛顿黎曼置信域的方法进行解决。

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最后根据使用的场景,可以对后端优化的4个框架进行相应的选择。

总结:这篇博客中了解了SE-Sync的后端优化库,并且对后端优化的框架又有了一个新的认识和总结。知道每个框架对应的特点。并且这些框架大体与高斯牛顿、LM、doglegs方法都有一定的联系。以上方法将会在后续的博客中推出,针对后端,还是那句话,从混沌中寻求真理。是一个非常有意思的过程。

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