SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用(6):g2o优化库(3)构建g2o顶点
SLAM算法与工程实践系列文章
下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接,本人发表这个系列的文章链接均收录于此
SLAM算法与工程实践系列文章链接
下面是专栏地址:
SLAM算法与工程实践系列专栏
文章目录
前言
这个系列的文章是分享SLAM相关技术算法的学习和工程实践
SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用(6):g2o优化库(3)
在图6-2中,涉及顶点的3个类是 HyperGraph::Vertex、OptimizableGraph::Vertex 和 BaseVertex。
先来看第1个类——HyperGraph::Vertex,它是一个抽象顶点类,必须通过派生来使用。下面是其定义中的说明。
// hyper graph.h
class G2O CORE API HyperGraph
{
public:
// ......
//! abstract Vertex,your types must derive from that one
class G2O_CORE_API Vertex : public yperGraphElement
{
// ......
}
}
然后我们看第2个类——OptimizableGraph::Vertex,查看定义可以发现它继承自HyperGraph::Vertex,如下所示。
// optimizable graph.h
struct G2O_CORE_API OptimizableGraph : public HyperGraph
{
// ......
//A general case Vertex for optimization
class G2O_CORE_API Vertex : public HyperGraph::Vertex,public
HyperGraph::DataContainer
{
// ......
}
}
不过,OptimizableGraph::Vertex 也是非常底层的类,在具体使用时一般都会进行扩展,因此 g2o 提供了一个比较通用的适合大部分情况的模板,也就是第 3个类一BaseVertex。
我们找到源码中关于 BaseVertex 的定义,可以发现 BaseVertex 继承 OptimizableGraph::Vertex。
以上 3 个类的关系和 图 6-2 中显示的完全一致。
// g2o/core/base vertex.h
namespace g2o
{
#define G2O_VERTEX_DIM ((D == Eigen:Dynamic) ? _dimension : D)
/**
* \brief Templatized Basevertex
* Templatized Basevertex
* D : minimal dimension of the vertex,e.g.,3 for rotation in 3D.-1 means dynamically assigned at runtime.
* T : internal type to represent the estimate,e.g.,Quaternion for rotation in 3D
*/
template <int D,typename T>
class Basevertex : public OptimizableGraph::Vertex
{
static const int Dimension D;
// dimension of the estimate (minimal)in the manifold space
// ......
}
}
最后我们来看上述代码中的模板参数D和T。
D是 int 类型的,表示 Vertex 的最小维度,比如在3D空间中旋转是三维的,那么这里D=3。
T是待估计 Vertex 的数据类型,比如用四元数表达三维旋转,那么 T 就是 Quaternion 类型的。
如何自己定义顶点
g2o内部定义了一些常用的顶点类型
// g2o 定义好的常用顶点类型
// 2D位姿顶点(x,y,theta)
VertexSE2 : public Basevertex<3,SE2>
// 六维向量(x,y,z,gx,qy,gz),省略了四元数中的qw
VertexSE3 : public Basevertex<6,Isometry3>
// 二维点和三维点
VertexPointXY : public BaseVertex<2,Vector2>
VertexPointXYZ : public Basevertex<3,Vector3>
VertexSBAPointXYZ : public Basevertex<3,Vector3>
// SE(3)顶点,内部用变换矩阵参数化,外部用指数映射参数化
VertexSE3Expmap : public BaseVertex<6,SE3Quat>
// SBACam顶点
VertexCam : public Basevertex<6,SBACam>
// Sim(3)顶点
Vertexsim3Expmap : public Basevertex<7,Sim3>
自己定义。重新定义顶点一般需要考虑重写如下函数
// 读/写函数,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
virtual bool read(std:istream& is);
virtual bool write(std:ostream& os) const;
// 顶点更新函数。这是一个非常重要的函数,主要用于优化过程中增量 △× 的计算。
// 计算出增量后,就是通过这个函数对估计值进行调整的
virtual void oplusImpl(const number_t* update);
// 设定被优化顶点的初始值
virtual void setToOriginImpl();
一般格式
一般用下面的格式自定义g2o顶点
// 自定义 g2o 顶点通用格式
class myVertex:public g2o::BaseVertex<Dim,Type>
{
public:
EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW
myvertex(){}
virtual void read(std:istream& is){}
virtual void write(std:ostream& os) const {}
virtual void setoriginImpl()
{
_estimate = Type();
}
virtual void oplusImpl(const double* update)override
{
_estimate += /*更新*/;
}
}
在曲线拟合中自定义顶点的例子
// 在曲线拟合中自定义顶点
class CurveFittingVertex:public g2o::BaseVertex<3,Eigen:Vector3d>
{
public:
EIGEN MAKE ALIGNED OPERATOR NEW
// 设定被优化顶点的初始值为0
virtual void setToOriginImpl()
{
_estimate << 0,0,0;
}
// 顶点更新函数
virtual void oplusImpl(const double* update)
{
_estimate +=Eigen::Vector3d(update);
}
// 存盘和读盘:留空
virtual bool read(istream& in ){}
virtual bool write(ostream& out) const {}
};
SE(3)位姿示例
以SE(3)位姿作为顶点的定义示例。更新函数用的就是乘法
// 以SE(3)位姿作为顶点的定义示例
// g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h
class g2o TYPES SBA API VertexSE3Expmap : public Basevertex<6,SE3Quat>{
public:
EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW
VertexSE3Expmap();
bool read(std:istream& is);
bool write(std:ostream& os) const;
//设定被优化顶点的初始值
virtual void setToOriginImpl(){
_estimate = SE3Quat ()
}
//顶点更新函数
virtual void oplusImpl(const number_t* update_ )
{
Eigen::Map<const Vector6> update(update_ )
//乘法更新
setEstimate(SE3Quat::exp(update)*estimate());
}
};
第一行代码中的参数如何理解?
第一个参数“6”表示内部存储的优化变量维度,这是一个六维的李代数。
第二个参数是优化变量的类型,这里使用了g2o 定义的相机位姿类型 SE3Quat。SE3Quat内部使用了四元数表达旋转,然后加上位移来存储SE(3)位姿。
为什么这里更新时没有直接做加法呢?
这里不用加法来更新位姿是因为SE(3)位姿不满足加法封闭性,但它对乘法是封闭的。
三维点示例
以三维点作为顶点的定义示例
// 以三维点作为顶点的定义示例
class g2o_TYPES_SBA_API VertexSBAPointXYZ : public Basevertex<3,Vector3>
{
public:
EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW
VertexSBAPointXYZ();
virtual bool read(std::istream& is);
virtual bool write(std::ostream& os) const;
// 设定被优化顶点的初始值
virtual void setTooriginImpl()
{
_estimate.fill(0);
}
// 顶点更新函数
virtual void oplusImpl(const number_t*update)
{
Eigen:Map<const Vector3> v(update);
_estimate += v; // 加法更新
}
}
如何向图中添加顶点
// 在曲线拟合中向图中添加顶点示例
// 新建顶点
CurveFittingVertex* v = new CurveFittingvertex();
//设定估计值
v->setEstimate(Eigen::Vector3d(0,0,0));
//设置顶点编号ID
v->setId(0);
//将顶点添加到优化器中
optimizer.addVertex( v );
下面是添加 VertexSBAPointXYZ 顶点的例子。
// 顶点初始 ID 为 1
int index = 1;
// 循环添加所有三维点并作为顶点
for (const Point3f p:points_3d)
{
// 新建顶点
g2o::VertexSBAPointXYZ* point = new g2o::VertexSBAPointXYZ();
// 设定顶点编号,由于循环添加多个顶点,因此编号需要自增
point->setId(index++);
// 设定估计值
point->setEstimate(Eigen::Vector3d (p.x,p.y,p.z ));
// 设定需要边缘化
point->setMarginalized( true );
// 将顶点添加到优化器中
optimizer.addVertex( point );
}
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:veading@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!