transformTobeMapped[1]),Point3(transformTobeMapped[5], transformTobeMapped[3], transformTobeMapped[4])));// 第二步 添加位姿变量和里程计因子并更新gtsam::Pose3 poseFrom =Pose3(Rot3::RzRyRx(transformLast[2], transformLast[0], transformLast[1]),Point3(transformLast[5], transformLast...
使用位姿图gtsam优化 步骤: 1.构建问题(因子图) 建立因子图模型 初始化值 向initial中加入顶点(初始化顶点值)(gtsam中的Pose3):包括序号和对应类型的值 添加边(对应到因子图中的因子):构造因子,向图中添加因子 构造因子所需参数: 连接顶点类型; 连接顶点的序号; 测量值; 高斯噪声模型,使用gtsam定义的信息矩阵...
GTSAM(Georgia Tech Smoothing and Mapping)是一个开源的、基于因子图的传感器融合库,基于C++开发,专注于提供易用、一致且高效的图优化框架,由Georgia Tech BORG lab开发,广泛应用于机器人定位建图(SLAM)、导航、三维重建等领域。 GTSAM 是一个使用BSD许可的C++库,实现了用于机器人技术和计算机视觉应用的传感器融合,...
GTSAM(Georgia Tech Smoothing and Mapping)是一个开源的、基于因子图的传感器融合库,基于C++开发,专注于提供易用、一致且高效的图优化框架,由Georgia Tech BORG lab开发,广泛应用于机器人定位建图(SLAM)、导航、三维重建等领域。 GTSAM 是一个使用BSD许可的C++库,实现了用于机器人技术和计算机视觉应用的传感器融合,...