GTSAM从4.0版本开始就在内部增加了IMU预积分相关的接口;GTSAM想对于G2O的特色是:isam2的增量优化特性; 因子图只是建模了SLAM的历史位姿和输入与观测间的关系,如何求解因子图也就是如何设置变量使得整个图最符合所有的约束(误差最小)则需要用到优化器。除了常见的求解非线性问题的GaussNewtonOptimizer和LevenbergMarquardtOp...
LIOSAM其中的两大模块imuPreintegration和mapOptimization都依赖了因子图优化框架——GTSAM。 为了确保本项目的自洽性以及后面章节讲解的展开,不介绍一下因子图后端优化算法似乎说不过去。但是笔者目前对因子图的原理还没有进行非常详细的推导,因此这部分 内容会偏向如何对GTSAM快速入门。当然,最快速的入门方式就是完整地阅...
这意味着可以根据不同的传感器数据(例如摄像头、激光雷达、GPS等)建立一个因子图模型,并使用GTSAM的优化算法寻找最优的状态估计,比如机器人或无人机的位置。 GTSAM还包括各种前端和后端SLAM算法,以及用于数据处理、模型匹配等的工具。此外,GTSAM支持使用g2o和GraphSLAM格式的数据,并有一整套接口和扩展点,以便开发者根据...
GTSAM的原理和运作方式如下: 1.数据表示:GTSAM利用因子图来表示概率模型。因子图由节点(变量)和因子(约束)组成。节点表示未知变量,例如位姿、地图点等;因子表示观测或其他约束,例如观测值、运动模型等。通过节点和因子之间的连接关系,可以表示概率模型中的条件依赖关系。 2.顺序估计:GTSAM通过一种顺序估计的方法求解概...
GTSAM是一个用于非线性优化问题的开源库,它基于因子图(Factor Graph)模型和最大后验估计(Maximum A Posteriori, MAP)方法。因子图模型将问题表示为一组变量和约束之间的图结构,每个约束表示为一个因子。通过最大后验估计,可以求解变量的最优估计值。 2. GTSAM中的因子图 在GTSAM中,因子图由一组变量和一组因子组...
| 3 | 克隆 GTSAM 仓库 | | 4 | 构建 GTSAM | | 5 | 安装 GTSAM | ### 步骤1:安装 CMake 首先需要安装 CMake,它是一个开源、用于支持跨平台软件构建的工具。在终端中运行以下命令安装: ```bash sudo apt install cmake ``` ### 步骤2:安装必备依赖 ...
GTSAM与G2O在非线性优化方法上存在显著差异。GTSAM从4.0版本开始，引入了IMU预积分接口，其特色在于内部集成的isam2增量优化机制。因子图模型构建了SLAM的历史位姿与输入观测关系，如何解算因子图，即如何设置变量以最小化整体约束误差，通常借助优化器完成。GTSAM提供的优化器包括gtsam::GaussNewtonOptimizer和...
GTSAM库在slam后端优化中扮演关键角色。它基于因子图设计，能高效处理slam问题中的变量与约束关系。具体而言，因子图由变量和因子组成。变量表示待估计的参数，如机器人的位姿；因子则表示变量之间的约束，可能涉及帧间关系或闭环检测。使用GTSAM进行后端优化，大致步骤如下：(1) 构建因子图 (2) 确定变量...
GTSAM的基本原理 GTSAM的基本原理是基于因子图的优化。因子图是一种用于表示概率模型的图结构,其中节点表示变量,边表示变量之间的关系。在GTSAM中,因子图由变量节点和因子节点组成,变量节点表示状态变量,因子节点表示约束关系。 变量节点 在GTSAM中,变量节点表示状态变量,可以是连续变量、离散变量或者混合变量。每个变量节...
gtsam中的预积分因子库实现了IMU误差模型,可以计算给定两个时间点之间IMU测量的积分结果和相应的预积分因子。gtsam中的预积分因子技术被广泛应用于SLAM框架中,提高了状态估计的精度。 4. 总结 预积分因子技术可以减小由于测量误差导致的状态估计误差,从而提高SLAM系统的精度。gtsam中的预积分因子库实现了IMU误差模型,并且...