g2o 第4页

图优化g2o学习

**概念：**图优化里的图就是数据结构里的图，一个图由若干个顶点（vertex），以及连接这些顶点的边（edge）组成。**举例：**一个机器人在房屋里移动，它在某个时刻t的位姿（pose）就是一个顶点，这个也是待优化的变量。而位姿之间的关系就构成了一个边，比如时刻t和时刻t+1之间的相对位姿变换矩阵就是边，边通常表示误差项。在SLAM里，图优化一般分解为两个任务：1、构建图。机器人位姿作为顶点，

FPGA2SLAM·2022-11-23 18:16

优化器：g2o快速上手

一、方法总览使用g2o进行优化的时候，总体流程大约需要如下几个步骤：is-a:表示继承关系has-a、has-many：表示包含关系二、举例说明十四讲中的一个例子。

little_miya·2022-11-23 18:16

g2o优化器

文章目录理论基础知识g2o优化器优化器程序调用优化算法待优化变量求解器理论基础知识知道求矩阵求导数什么的大概就够了。然后大致看一下这个文章，理解一些优化下降的算法。

憨憨2号·2022-11-23 18:46

Ubuntu20.04 SLAM第三方库安装

PangolinSophusOpenCVCeres-Solverg2ogtsamDBow3fmt本文涉及的主要内容本文基于《视觉SLAM十四讲》内容，安装一些第三方库，主要有：Pangolin、Sophus、OpenCV、Ceres-Solver、g2o

Vaimin·2022-11-23 09:33

Cmake管理统一版本的SLAM第三方库

1、所管理第三方库版本第三方库名称：1>ceres==>1.14.02>eigen==>3.3.53>g2o==>??4>opencv=

永不秃头的小张·2022-11-23 09:21

视觉学习笔记4——学习研究ORB-SLAM3

二、配置安装ORB-SLAM31.运行环境2.配置Pangolin环境3.配置opencv环境4.配置Eigen3环境4.配置boost环境4.配置DBoW2和g2o环境5.安装编译OBR-SLAM31.0

RanceGru·2022-11-23 05:09

Ubuntu18.04搭建 SLAM环境（完美避坑，版本对应不报错）

环境写到前言一、CMake、g++、git的安装二、Eigen的配置三、Sophus的配置四、OpenCV、PCL、Pangolin的配置安装1、OpenCV的配置2、PCL3、Pangolin五、Ceres、g2o

加菲猫不爱吃猫粮·2022-11-22 21:27

QT配置openni,opencv,g2o和pcl库

https://blog.csdn.net/Jasmine_shine/article/details/50973748配置环境：ubuntu12.04+QT4.8一：确保openni,opencv，g2o

jacksong2021·2022-11-22 21:08

vslam14讲中编译G2O报错：对‘google::LogMessageFatal::LogMessageFatal（xxxxx）’未定义的引用； GFLAGS报错

我遇到的问题就是在编译第六章第三个例子的时候，按照它的cmakelist写好了。但是一去编译发现自己就会出现如下的错误：不要慌，试试下面我这种解决方案：首先重新下载和编译gflags和glog两个库，放心速度很快：1.gflagsgitclonehttps://github.com/gflags/gflags.gitcdgflagsmkdirbuild&&cdbuildcmake-DCMAKE_I

又决定放弃·2022-11-22 03:13

SLAM十四讲第二版ch6的未定义的引用问题

make时遇到问题如下：对‘g2o::OptimizableGraph::Vertex::clone()const’未定义的引用对‘g2o::OptimizableGraph::Edge::clone(

XiangrongZ·2022-11-22 03:10

深蓝视觉SLAM课程第四讲--相机模型，非线性优化（G2O）

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master0.内容对应于十四讲中的第5讲和第6讲回顾十四讲P24-261.针孔相机模型但是针孔镜头会引入畸变：1.单目相机上面使用了5个畸变项，实际中可以灵活选用，如只使用k1,p1,p2k_1,p_1,p_2k1,p1,p2。在SLAM中通常选择先对图像去畸变，再讨论图像上的点小结：\

读书健身敲代码·2022-11-22 01:05

VSLAM14T-6-非线性优化

目标：理解最小二次法理解高斯牛顿、levenburg-Marquadt下降测录俄学习Ceres和g2o问题给定观测方程和运动方程进行状态估计情况：最简单情况：线性系统、高斯噪声（卡尔曼解决）复杂情况：非线性系统

kuizhao8951·2022-11-22 01:03

Ubuntu SLAM 环境配置 for 视觉SLAM（包含 ROS CUDA OPENCV 等）

系统调整系统分辨率换源安装VisualStudioCodegcc，g++安装CMake安装Eigen安装Git&Vim安装Pangolin安装Sophus安装（非模板类）OpenCV安装（带CUDA）Ceres安装g2o

Spady咚咚咚·2022-11-21 17:17

SLAM十四讲ch7代码调整（undefined reference to symbol）

SLAM十四讲ch7代码调整——2021.6.141.首先大部分的代码需要在Cmakelists中更新至c++14，否则会出现如下报错/usr/local/include/g2o/core/base_fixed_sized_edge.h

山馗·2022-11-21 09:55

视觉SLAM ch7代码总结（二）

目录一、对极约束求解相机运动(2D-2D)二、三角测量三、求解PnP(3D-2D)1.使用EPnP求解位姿2.使用高斯牛顿法计算相机位姿3.使用g2o进行BA优化四、求解ICP(3D-3D)1.SVD方法

雨幕丶·2022-11-21 09:47

slam 14讲中，配置好依赖项，cmake 和 make g2o库后，make ch7中的例程时遇见fatal error: g2o/core/base_vertex.h: 没有那个文件或目录

由于默认情况下，编译器只会使用/lib和/usr/lib这两个目录下的库文件。程库没有找到库文件。需要在makeg2o之后安装库文件。在makeg2o的文件夹下运行以下命令：sudomakeinstall

简单才最傻·2022-11-21 08:46

Eigen库函数实现欧拉角与旋转矩阵转换

Eigen头文件的默认位置是“/usr/include/eigen3”.由于Eigen库相较于OpenCV中的Mat等库而言更加高效，许多上层的软件库也使用Eigen进行矩阵运算，比如SLAM中常用的g2o

乾坤未定·2022-11-21 07:59

关于高翔《视觉SLAM14讲中G2O、 sophus使用问题》

关于高翔《视觉SLAM14讲中G2O、sophus使用问题》奇奇怪怪的报错本文仅记录笔者在学习高翔slam14讲中的一些问题及自己的解决方案。

我不要熬夜·2022-11-20 12:34

Ubuntu20/视觉SLAM十四讲踩坑记录

Ubuntu/视觉SLAM十四讲踩坑记录Ubuntu/视觉SLAM十四讲踩坑记录：ch3visualizeGeometry:ch6:g2o使用：ch7:段错误(核心已转储)其他：c++:fatalerror

Dr_Zobot·2022-11-20 12:32

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch9后端1

文章目录9.1理论部分9.2实践部分9.2.1利用ceres进行BA优化（多个相机和路标点）9.2.2利用g2o进行BA优化（多个相机和路标点）调试遇到问题bug参考博客9.1理论部分推荐参考博文推导:

路拾遗37·2022-11-20 12:01

BUG(跑slam14-ch6-g2o)

安装g2o依赖项：1.安装依赖项sudoapt-getinstalllibqt4-devqt4-qmakelibqglviewer-devlibsuitesparse-devlibcxsparse3.1.2libcholmod-dev

思盖木木·2022-11-20 12:29

高翔博士SLAM十四讲ch8g2o部分代码报错--一步解决！亲测有效

特别是std::move改了之后还是有问题，因此有问题的朋友可以尝试一下我的方法问题描述：先贴一下g2o原代码：DirectBlock*solver_ptr=newDirectBlock(linearSolver

Laney_Midory·2022-11-20 12:52

ORB_SLAM编译流程及相关报错处理

鞠杉·2022-11-20 07:04

g2o_a_general_framework_for_graph_optimaization

g2o:AGeneralFrameworkforGraphOptimizationNONLINEARGRAPHOPTIMIZATIONUSINGLEAST-SQUARES机器人和计算机视觉中的许多问题都可以用下列方程的最小化来求解

是小糖啊·2022-11-20 01:40

SLAM14讲_ch7_编译问题汇总

最近在学习SLAMch7实践部分时遇到如下问题，进行记录，希望对大家有所帮助编译问题1/usr/local/include/g2o/core/base_fixed_sized_edge.h:199:32

Lec1erc_16·2022-11-19 00:49

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch7视觉里程计1

7.6实践:三角测量7.73D-2D:PnP7.7.1直接线性变化7.7.2P3P7.7.3最小化重投影误差求解PnP7.8实践:求解PnP7.8.1使用EPnP位姿7.8.2手写位姿估计7.8.3使用g2o

路拾遗37·2022-11-19 00:17

021 gtsam/examples/Pose3SLAMExample_changeKeys.cpp

Pose3SLAMExample_changeKeys.cpp改变key从g2o数据中读入位姿，利用InitializePose3优化Pose3位姿改变keyif(argcat(key_value.key

xlsemmmmmm·2022-11-05 01:35

论文精读 | slam中姿态估计的图优化方法比较

在解决优化估计问题上表现SOTA方法的主流思路是基于图优化的最小二乘，比较流行的算法框架有g2o、Ceres、GTSAM、SE-Syn

深蓝学院·2022-11-03 08:04

视觉SLAM⑥---非线性优化

批量状态估计6.2非线性最小二乘6.2.1一阶和二阶梯度法6.2.2高斯牛顿法6.2.3列文伯格—马夸尔特方法6.3实践：曲线拟合问题6.3.1手写高斯牛顿法6.3.2使用Ceres进行曲线拟合6.3.3使用g2o

Courage2022·2022-11-01 17:29

ubuntu快速查找文件

g2o.cpp这个文件，上帝视角它在这里，但我们并不清楚，如图所示：1、find路径名-name+文件名sudofind/-nameg2o它会显示出搜索路径下所有匹配文件名的路径，在这里它显示了根目录所有名称为g2o

振华OPPO·2022-09-27 07:46

Ceres 曲线拟合

Ceres简介2.使用Ceres拟合曲线2.1数值求导与自动求导的区别3.数值解的使用方法Reference:高翔，张涛《视觉SLAM十四讲》相关文章跳转:雅克比矩阵理解解析解与数值解Ceres曲线拟合g2o

泠山·2022-09-20 14:19

视觉SLAM十四讲学习1 环境配置

Debian常用软件包2.OpenCV和opencv_contrib包3.SLAM代码与第三方包Kdevelop安装Eigen安装Sophus安装Pangolin安装PCL安装Ceres-solver安装g2o

RuiH.AI·2022-09-10 07:49

深入理解图优化与g2o

1.内容提要讲完了优化的基本知识，我们来看一下g2o的结构。本篇将讨论g2o的代码结构，并带着大家一起写一个简单的双视图bundleadjustment：从两张图像中估计相机运动和特征点位置。

瞻邈·2022-08-24 19:25

虚拟机ubuntu16.04 安装ORB_SLAM3

虚拟机ubuntu16.04安装ORB_SLAM3一.依赖项使用Pangolin进行可视化和用户界面的显示使用OpenCV进行图像处理特征提取（opencv的安装）Eigen3，g2o需要用，矩阵计算DBoW2

Spgroc·2022-07-05 07:07

file INSTALL cannot set permissions on “/usr/local/include/g2o/config.h“

编译完g2o进行makeinstall时，出现Makefile:73:recipefortarget'install'failed，根据提示信息可以看出它没有权限访问和修改配置文件。

振华OPPO·2022-05-30 07:27

g2o实践笔记

g2o实践笔记本文旨在学习通过《SLAM十四讲》中曲线拟合和pnp的对比，梳理g2o求解优化问题的实现步骤和具体操作，对具体原理不做探讨，感兴趣的可以移步：g2o学习笔记-(jianshu.com)理解图优化

重量级战列舰·2022-05-23 14:12

【视觉SLAM十四讲源码解读】曲线拟合项目实战教程G2O图优化雅可比矩阵推导

高斯牛顿曲线拟合1_gauss_newton_curve_fitting.cpp#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespaceEigen;intmain(intargc,char**argv){//真实参数值doublea_real=1.0,b_real=2.0,c_

SLAM实战教程·2022-05-03 07:28

【视觉SLAM十四讲源码解读】匹配的3D空间点对应用矩阵分解求位姿并用g2o优化

文章目录运行结果源码解读运行结果源码解读#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidfind_

SLAM实战教程·2022-05-03 07:58

【视觉SLAM十四讲源码解读】BA问题用g2o求解重新投影误差优化相机位姿和路标点

/g2o_customBundle-input/home/q/projects/slambook/ch10/g2o

SLAM实战教程·2022-05-03 07:58

【视觉SLAM十四讲源码解读】3D空间点和2D特征点求位姿并用高斯牛顿和G2O优化

文章目录运行结果算法解析最小二乘法有什么用？最速下降法有什么用？视觉SLAM里的BundleAdjustment问题源码解读运行结果./pose_estimation_3d2d算法解析投影模型和BA代价函数重投影误差示意图当相机为双目，RGB-D时，或者通过某种方法获得了距离信息，那么问题就是根据两组3D点估计运动，通常用ICP解决。如果一组为3D点，一组为2D，即，我们求得了一些3D点和它们在相

SLAM实战教程·2022-05-03 07:27

Ubuntu20.04编译编译视觉SLAM十四讲slambook2/ch7

error：Infileincludedfrom/usr/local/include/g2o/core/base_unary_edge.h:30,from/home/liqiang/slambook2/

长沙有肥鱼·2022-04-28 07:42

实践：g2o求解BA(2)

实现代码g2o使用步骤：创建线性求解器LinearSolver;创建BlockSolver,用于上面定义的线性求解器初始化；创建总求解器solver,使用GN/LM/DogLey任意一种增量求解方法；创建图优化核心

思考之路·2022-04-25 07:48

实践：Ceres BA(1)

一个场景中的路标和相机位姿由文本给定，具体格式见:http://grail.cs.washington.edu/projects/bal,使用common.h中定义的BALProblem类读入该文件的内容，然后分别用Ceres和g2o

思考之路·2022-04-25 07:18

SLAM14讲学习笔记（五）视觉里程计（光流法和直接法）和对于雅克比矩阵的理解

雅克比矩阵的内容非常关键，如果不能充分理解它们的含义，前端基本就没有办法使用g2o来进行图优化。

zkk9527·2022-04-10 19:44

多视角三维模型纹理映射 02

已知：1、手头有从8个角度拍摄的点云数据，且点云已经经过配准、融合、网格化形成了Mesh；2、8个点云的外参（确认正确无误）；3、8个角度的图片；原始点云是这样的：点云配准后如上篇文章《G2O与多视角点云全局配准优化

·2022-03-31 16:05

在ubuntu上安装Cmake、opencv2.4.9、PCL1.8、g2o

在ubuntu上安装Cmake、opencv2.4.9、PCL1.8、g2o本教程用到的软件和工具可以在百度网盘下直接下载（想下载别的版本的下面也有官网下载链接）：链接：http://pan.baidu.com

Alan_147·2022-03-24 01:15

多视角三维模型纹理映射 01

本片文章算是作为上一篇文章【G2O与多视角点云全局配准优化】的延续。从上篇文章杠已知，现在目前手头已经有了配准好的全局点云、每块点云的变换矩阵以及对应每块点云的RGB图像。

·2022-01-27 09:08

G2O与多视角点云全局配准优化

背景自己手头有一堆经过初始配准后的三维散乱点云，经过粗配后，全部点云基本统一在了同一个坐标系下，如图1和图2所示。为了获取更好的全局结果，需要对粗配后的点云进行全局配准优化。图1点云底面图2局部细节上述点云是基于pcl进行显示，不同的颜色代表不同的点云块，从图1可以明显看出，全局点云"融合"(其实并未融合，只是全部加载显示)，效果较差，从图2可以看出，针对[耳朵]部分出现较大错位。因为自己之前对G

·2021-12-01 14:10

ORB_SLAM2 源码解析 ORB_SLAM2简介（一）

整体流程如下图所示a、跟踪（Tracking） b、建图（LocalMapping） c、闭环检测（LoopClosing）三、安装教程1、克隆仓库2、编译ORB-SLAM2，第三方库中的DBoW2和g2o

小负不负·2021-08-29 16:28

ORB-SLAM2代码阅读笔记：优化

ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法，工程中引入了第三方库g2o，g2o是基于图优化的优化算法库。图优化是将普通的优化问题用图的方式(变量用节点表示，关系用边来表示)来表示。

liampayne_66d0·2021-06-20 16:30

推荐频道

g2o