ubuntu卸载g2o库最后,可以输入 locate g2o 命令来验证是否删除干净。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1:删除g2o的头文件,位于/usr/local/include/g2o下sudo rm -r /usr/local/include/g2o2:删除g2o的库文件,位于/usr/local/lib下sudo rm -r /usr/local/lib/libg2o*3:删除g2o的可执行文件,位于/usr/local/bin下sudo rm -r /usr/local/bin/g2o*              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            先对g2o的依赖库进行安装: sudo apt-get update sudo apt-get install libeigen3-dev sudo apt-get install libsuitesparse-dev sudo apt-get install qtdeclarative5-dev            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            G2O1.1 整体介绍如程序中所示,编写一个图优化的程序需要从底层到顶层逐渐搭建,参照g2o官方框架图(上方),步骤可以分为6步:创建一个线性求解器LinearSolver。创建块求解器BlockSolver,并用上面定义的线性求解器初始化。创建总求解器solver,并从GN/LM/DogLeg中选一个作为迭代策略,再用上述块求解器BlockSolver初始化。创建图优化的核心:稀疏优化器(Spa            
                
         
            
            
            
            本博客为实现第一版slam14讲第6章的环境;6.4 实践:g2o1. 依赖项sudo apt install libgt4-devsudo apt install qt4-qmakesudo apt install libqglviewer-devsudo apt install libsuitesparse-devsudo apt install libcxsparse3.1.4sudo ap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            相关文献 1.论文 Grisetti, Giorgio, et al. “A tutorial on graph-based SLAM.” IEE            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            广。Ceres库向通用的最小二乘问题的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            vcpkg的libQGLViewer库没有qt5版本的了,vcpkg只有qt6版本的,G2O库只适配了qt5版本,通过vcpkg的方式,编译            
                
         
            
            
            
            SLAM图优化g2o图优化g2o框架图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based optimization, “图”其实是数据结构中的graph。凸优化的英文是 convex optimization,这里的“凸”其实是凸函数的意思,所以单从英文就能区分开。图优化有什么优势?SLAM的后端一般分为两种处理方法,一种是以扩展卡尔曼滤波(EKF)为代表的滤波方法,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、曲线给定两条曲线    1) fa(x) = a0 + a1*x + a2*x^2 + ...+an*x^n    2) fb(x) = b0 + b1*x + b2*x^2 + ...+bn*x^n 如果在x=xt处    1) fa(xt) = fb(xt),            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1.摘要对于位置环境中的自主导航问题,同步定位与建图(Simultaneous localization and mapping, SLAM)是一个非常重要的工具框架。根据SLAM字面含义可以得知,获取正确的环境表征和估计机器人正确的运动轨迹这两点在SLAM问题中至关重要。在解决优化估计问题上表现SOTA方法的主流思路是基于图优化的最小二乘,比较流行的算法框架有g2o、Ceres、GTSAM、SE            
                
         
            
            
            
            1.对于cs.h找不到的情况 1)编译的时候一定要把csparse在EXTERNAL文件中,编译进去。 2)修改CMakeLists.txt文件中的include_directories中的${CPARSE_INCLUDE_DIR},在DIR后面不能加上S。 2.编译报错,如下 error: no            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            从零开始学g2o(2)
1、g2o顶点编程1.1 g2o自带的顶点类型
1.2 自定义顶点类型
1.3 如何向图中添加顶点?
2、 g2o边的编程2.1 如何自定义g2o的边
2.2 如何向图中添加边?
1、g2o顶点编程
1.1 g2o自带的顶点类型
g2o本身内部定义了一些常用的顶点类型
VertexSE2 : public BaseVertex<3, SE2>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            g2o使用的一个备忘 位姿已知,闭环的帧已知,进行图优化。 1 #include "stdafx.h" 2 #include <vector> 3 #include "PointXYZ.h" 4 #include "Annicp.h" 5 #include <Eigen/Dense> 6 #incl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Blazor是一个使用 .NET 生成交互式客户端 Web UI 的框架。目前社区刚起步,相关的组件并不多,有幸有一群爱好者正在努力建设社区,我作为社区一员也来贡献一些内容。这里我就分享分享我封装G2Plot后的Blazor组件ant-design-charts-blazor。ant-design-charts-blazor属于Ant Design of Blazor的一个开源项目,我们的目标是做            
                
         
            
            
            
            【代码】[ubuntu][C++][CMake]g2o源码在ubuntu18.04编译。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-23 13:47:00
                            
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            2月28日的发布会上,浪潮正式推出了新一代智能存储G2平台。浪潮表示,如果说上世纪90年代的存储看"容量",00年代的存储看"功能",10年代的存储看"性能",那么当前到2020年的存储就是进入看"智能"的阶段了。作为智能存储的标杆,G2拥有业界首个基于15TB快盘和10TB大盘的四层分层、在线无损压缩、所有FRU 100%智能运维等多项智能技术。存储进入看"智能"的阶段智能架构:业界首个基于15            
                
         
            
            
            
            【G2O】【G2O实践】【G2O的使用学习记录】0 前言1 下载安装G2O 2.0.02 g2o使用2.1 头文件的使用2.2 CMakeLists.txt2.3 代码的优化功能实现2.3.1 定义顶点和边的类型2.3.1.1 曲线模型的顶点和边2.3.1.1.1 曲线模型的顶点2.3.1.1.1.1 EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW2.3.1.1.1.2 输入优化            
                
         
            
            
            
            从零开始学习g2o
1. g2o安装:g2o安装很简单,参考GitHub上官网:
2. g2o的基本框架结构:
2.1 图的核心SparseOptimizer是整个图的核心,我们注意右上角的 is-a 实心箭头,这个SparseOptimizer它是一个Optimizable Graph,从而也是一个超图(HyperGraph)。
2.2 顶点和边注意看 has-many 箭头,这个超图包含了许多            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Usage: ufw COMMANDCommands: enable                          enables             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-12-09 11:36:27
                            
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