在信息技术领域，尤其是在计算机视觉和机器人技术的研究与开发中，图优化是一个重要的概念。图优化是一种通过优化方法来调整图结构中节点和边的参数，以达到某些最优化目标的技术。它在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）领域得到了广泛的应用。g2o是一个被广泛使用的C++框架，它提供了一系列用于图优化问题的算法。 为了进行图优化，程序员和研究人员需要配置相应的开发环境。本文档将介绍如何在Windows 10系统上配置Visual Studio 2019、g2o、OpenCV以及vcpkg包管理器的详细步骤。 Visual Studio 2019是微软推出的一个集成开发环境，它支持多种编程语言，包括C++、C#等，并提供了强大的调试、性能分析工具以及代码编辑功能。为了开发和调试g2o和OpenCV相关的图优化项目，我们首先需要在Windows 10上安装Visual Studio 2019。 安装Visual Studio 2019之后，接下来的步骤是设置vcpkg包管理器。vcpkg是微软官方支持的包管理器，它可以帮助我们轻松地管理C++的第三方库依赖。通过vcpkg，开发者可以下载、安装和集成OpenCV等开源库到自己的项目中。安装vcpkg后，开发者可以利用其提供的命令行工具安装所需的库和包。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了几百个计算机视觉算法以及图像处理功能。在进行图优化的项目中，OpenCV通常被用来进行特征提取、图像匹配等预处理步骤。因此，它在SLAM以及其他需要处理图像数据的领域中不可或缺。 配置完Visual Studio 2019、vcpkg和OpenCV后，下一步是安装和配置g2o。g2o是一个为图优化设计的C++框架，它能够解决大规模非线性稀疏优化问题。它广泛应用于机器人地图构建和定位问题，并且拥有一个活跃的社区和不断更新的算法库。 配置g2o的开发环境需要几个步骤，首先是克隆g2o的源代码仓库，然后使用vcpkg来安装g2o运行时所需的依赖。安装成功后，开发者还需要确保Visual Studio能够正确识别g2o的源代码，这通常涉及到配置项目文件以及生成解决方案。 安装配置完成后，开发者就可以开始编写图优化相关的代码了。根据不同的应用场景，这可能包括定义优化图的节点和边，编写相应的误差模型，实现图的构建和优化过程等。由于g2o设计的灵活性，用户可以根据需要扩展和定制误差函数和优化器，这为解决复杂的图优化问题提供了极大的便利。 在整个配置过程中，开发者需要注意的是系统兼容性问题和软件版本匹配问题。例如，某些库可能需要特定版本的编译器和链接器支持。因此，配置前仔细阅读相关软件的官方文档是非常重要的。 本文档没有提供具体的配置指令和代码示例，这主要是考虑到不同用户的配置环境和需求可能有所差异。配置开发环境的过程应遵循各个软件官方文档的指引，并结合实际情况进行调整。

# 基于ROS和g2o框架的TEB局部路径规划器 ## 项目简介 本项目是一个基于ROS（机器人操作系统）和g2o优化框架的局部路径规划器，名为TEB（Timed Elastic Band）局部路径规划器。该项目主要用于移动机器人的导航任务，通过优化机器人的轨迹来实现高效、安全的局部路径规划。 ## 项目的主要特性和功能 1. 路径规划优化使用g2o框架进行轨迹优化，支持多种约束条件，包括障碍物避碰、速度限制、加速度限制、路径最短、机器人运动学模型等。 2. 动态障碍物处理能够处理动态障碍物的移动，并实时更新路径规划。 3. 可视化支持提供丰富的可视化功能，包括路径、障碍物、机器人模型等的可视化。 4. 多轨迹管理支持多轨迹的管理和优化，选择最佳轨迹进行执行。 5. 速度和姿态控制提供精确的速度和姿态控制，确保机器人按照规划的路径平稳移动。 6. 路径规划图构建通过图搜索算法构建路径规划图，支持深度优先搜索和概率路线图方法。 ## 安装使用步骤

SLAM十四讲依赖 Ceres、g2o优化库，Windows下的编译较为困难。以下为VS的配置以及编译好的 1.头文件 D:\include\Ceres_Install\install\ceres\include;D:\include\Ceres_Install\install\glog\include;D:\include\Ceres_Install\install\gflags\include;D:\include\Ceres_Install\install\suitesparse\include;D:\include\eigen-3.4.0\eigen-3.4.0;D:\include\opencv\opencv\build\include\opencv2;D:\include\opencv\opencv\build\include;$(IncludePath)

非线性优化

G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。

官网下在的g2o源码，没有改过，有些小伙伴下github上下载有时候特别慢，可以来这自取。git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git

2017年版本的g2o，经过本人亲自测试，可以使用。同时支持eigen3和qt5、qt4

自创建的.g2o文件，旋转拍摄一个瓶子

g2opy 这是图形优化C ++框架的python绑定。 g2o是用于优化基于图的非线性误差函数的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题，通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。 机器人技术和计算机视觉中的许多问题都涉及到最小化可以表示为图形的非线性误差函数。 典型实例是同时定位和映射（SLAM）或捆绑包调整（BA）。 这些问题的总体目标是找到能最大程度解释受高斯噪声影响的一组测量值的参数或状态变量的配置。 g2o是用于解决此类非线性最小二乘问题的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题，通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。 当前，该项目不支持用python编写用户定义的类型，但是预定义的类型足以实现最常见的算法，例如2d或3d场景中的PnP，ICP，捆绑

理解图优化，一步步带你看懂g2o框架.pdf