小参 该存储库包含由GraphOptimization（Beijing），Inc.开发的轻量级图形优化库的代码。 感谢gtsam的作者。 我们仅将核心功能和类保留在gtsam中。 编写库时，请遵循以下规则。 尽可能少使用模板。 没有使用boost库。 没有特质。 没有智能指针。 自给自足。 要求： gcc编译器版本：5.4.0 20160609（Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1〜16.04.11） 高于2.6版的CMake 安装： 将项目克隆到本地。 git clone 运行命令： cd minisam_lib mkdir build cd build cmake .. sudo make install 平台： 仅支持Ubuntu。 对于其他平台，您可以与我们联系。 接触： 如果您有任何需求，请在github上提出问题，或发送电子邮

姿势图优化 使用Ceres Solver进行2D姿态图优化的示例代码。 依存关系 本征3.3或更高版本 Ceres Solver 1.12.0或更高版本 Gflags 2.2.0或更高版本 带有matplotlib的Python 建造 $ git clone https://github.com/shinsumicco/pose-graph-optimization.git $ cd pose-graph-optimization $ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make -j4 优化 $ cd pose-graph-optimization/build $ bin/se2_optimize --filename ../sample/manhattan.g2o Number of poses: 3500 Number of constraints

麻省理工大学开源数据集，格式为.g2o文件，包含2D Pose Graph Optimization与3D Pose Graph Optimization数据，可以使用ceres 示例程序pose_graph运行

matlab案例有代码这是基于众所周知的概念-Factor Graph的用于非线性最小二乘法优化的matlab代码包。 组织 数据：存储要处理的数据 因素：边缘和节点 g2o_files：核心，提供非线性最小二乘法的主要框架 数学：提供数学运算，例如so3_exp，... 辅助：其他 几何：对几何的一些操作，例如三角剖分 Doc：两个教程笔记 文档 流形优化教程 图优化教程 客制化 该代码允许用户定义新的变量节点和新的因子/边/成本函数。 对该框架进行了重组，并带有有关扩展新节点和新边缘的必要警告。 定义新节点时，需要在“ GetNodeTypeDimension”，“ SetNodeDefaultValue”和“ update_state”中给出信息。 定义新边时，需要在“ GetFactorX_format”和“ GetEdgeTypeDimension”中给出信息。 研究/使用的例子 当您要对2D RGBD情况进行估算时，只需运行“ Example_VictoriaPark.m”。 当您要对3D视觉情况进行估算时，只需运行“ Vision_Example_Small.m”。 更新

g2o-通用图优化 Linux： 视窗： 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。 对于特定的问题，g2o的性能可与最新方法的实现相媲美（02/2011）。 描述方法的论文 Rainer Kuemmerle，Giorgio Gris

g2o-A general Framework for (Hyper) Graph Optimization