说明

g2o（General Graphic Optimization，G2O）是一个基于图优化的库。
图优化，是把优化问题表现成图（Graph）的一种方式。一个图由若干个顶点（Vertex），以及连接着这些顶点的边（Edge）组成。进而，用顶点表示优化变量，用边表示误差项。于是，对任意一个上述形式的非线性最小二乘问题，可以构建与之对应的一个图。可以简单地称它为图，也可以用概率图里的定义，称之为贝叶斯图或因子图。
g2o 是一个通用的图优化库。“通用”意味着你可以在 g2o 里求解任何能够表示为图优化的最小二乘问题，显然包括曲线拟合问题。

使用

为了使用 g2o，首先要将曲线拟合问题抽象成图优化。这个过程中，只要记住节点为优化变量，边为误差项即可。
请添加图片描述
步骤：

定义顶点和边的类型。
构建图。
选择优化算法。
调用 g2o 进行优化，返回结果。

源代码

#include <iostream>
#include <g2o/core/g2o_core_api.h>
#include <g2o/core/base_vertex.h>
#include <g2o/core/base_unary_edge.h>
#include <g2o/core/block_solver.h>
#include <g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h>
#include <g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h>
#include <g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.h>
#include <g2o/solvers/dense/linear_solver_dense.h>
#include <Eigen/Core>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <cmath>
#include <chrono>

using namespace std;

// 曲线模型的顶点，模板参数：优化变量维度和数据类型
class CurveFittingVertex : public g2o::BaseVertex<3, Eigen::Vector3d> {
public:
  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW

  // 重置
  virtual void setToOriginImpl() override {
    _estimate << 0, 0, 0;
  }

  // 更新
  virtual void oplusImpl(const double *update) override {
    _estimate += Eigen::Vector3d(update);
  }

  // 存盘和读盘：留空
  virtual bool read(istream &in) {}

  virtual bool write(ostream &out) const {}
};

// 误差模型 模板参数：观测值维度，类型，连接顶点类型
class CurveFittingEdge : public g2o::BaseUnaryEdge<1, double, CurveFittingVertex> {
public:
  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW

  CurveFittingEdge(double x) : BaseUnaryEdge(), _x(x) {}

  // 计算曲线模型误差
  virtual void computeError() override {
    const CurveFittingVertex *v = static_cast<const CurveFittingVertex *> (_vertices[0]);
    const Eigen::Vector3d abc = v->estimate();
    _error(0, 0) = _measurement - std::exp(abc(0, 0) * _x * _x + abc(1, 0) * _x + abc(2, 0));
  }

  // 计算雅可比矩阵
  virtual void linearizeOplus() override {
    const CurveFittingVertex *v = static_cast<const CurveFittingVertex *> (_vertices[0]);
    const Eigen::Vector3d abc = v->estimate();
    double y = exp(abc[0] * _x * _x + abc[1] * _x + abc[2]);
    _jacobianOplusXi[0] = -_x * _x * y;
    _jacobianOplusXi[1] = -_x * y;
    _jacobianOplusXi[2] = -y;
  }

  virtual bool read(istream &in) {}

  virtual bool write(ostream &out) const {}

public:
  double _x;  // x 值， y 值为 _measurement
};

int main(int argc, char **argv) {
  double ar = 1.0, br = 2.0, cr = 1.0;         // 真实参数值
  double ae = 2.0, be = -1.0, ce = 5.0;        // 估计参数值
  int N = 100;                                 // 数据点
  double w_sigma = 1.0;                        // 噪声Sigma值
  double inv_sigma = 1.0 / w_sigma;
  cv::RNG rng;                                 // OpenCV随机数产生器

  vector<double> x_data, y_data;      // 数据
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    double x = i / 100.0;
    x_data.push_back(x);
    y_data.push_back(exp(ar * x * x + br * x + cr) + rng.gaussian(w_sigma * w_sigma));
  }

  // 构建图优化，先设定g2o
  typedef g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<3, 1>> BlockSolverType;  // 每个误差项优化变量维度为3，误差值维度为1
  typedef g2o::LinearSolverDense<BlockSolverType::PoseMatrixType> LinearSolverType; // 线性求解器类型

  // 梯度下降方法，可以从GN, LM, DogLeg 中选
  auto solver = new g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton(
    g2o::make_unique<BlockSolverType>(g2o::make_unique<LinearSolverType>()));
  g2o::SparseOptimizer optimizer;     // 图模型
  optimizer.setAlgorithm(solver);   // 设置求解器
  optimizer.setVerbose(true);       // 打开调试输出

  // 往图中增加顶点
  CurveFittingVertex *v = new CurveFittingVertex();
  v->setEstimate(Eigen::Vector3d(ae, be, ce));
  v->setId(0);
  optimizer.addVertex(v);

  // 往图中增加边
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    CurveFittingEdge *edge = new CurveFittingEdge(x_data[i]);
    edge->setId(i);
    edge->setVertex(0, v);                // 设置连接的顶点
    edge->setMeasurement(y_data[i]);      // 观测数值
    edge->setInformation(Eigen::Matrix<double, 1, 1>::Identity() * 1 / (w_sigma * w_sigma)); // 信息矩阵：协方差矩阵之逆
    optimizer.addEdge(edge);
  }

  // 执行优化
  cout << "start optimization" << endl;
  chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
  optimizer.initializeOptimization();
  optimizer.optimize(10);
  chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
  chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);
  cout << "solve time cost = " << time_used.count() << " seconds. " << endl;

  // 输出优化值
  Eigen::Vector3d abc_estimate = v->estimate();
  cout << "estimated model: " << abc_estimate.transpose() << endl;

  return 0;
}

注：
在这个程序中，我们从 g2o 派生出了用于曲线拟合的图优化顶点和边：CurveFittingVertex 和CurveFittingEdge，这实质上扩展了g2o的使用方式。这两个类分别派生自BaseVertex和BaseUnaryEdge类。在派生类中，重写了重要的虚函数：

顶点的更新函数：oplusImpl。
优化过程最重要的是增量 ∆x 的计算，而该函数处理的是 xk+1 = xk + ∆x 的过程。
为什么 g2o 不帮我们完成呢？在曲线拟合过程中，由于优化变量（曲线参数）本身位于向量空间中，这个更新计算确实就是简单的加法。但是，当优化变量不在向量空间中时，比如说 x 是相机位姿，它本身不一定有加法运算。这时，就需要重新定义增量如何加到现有的估计上的行为了。按照第4讲的解释，我们可能使用左乘更新或右乘更新，而不是直接的加法。
顶点的重置函数：setToOriginImpl。
把估计值置零即可。
边的误差计算函数：computeError。
该函数需要取出边所连接的顶点的当前估计值，根据曲线模型，与它的观测值进行比较。这和最小二乘问题中的误差模型是一致的。
边的雅可比计算函数：linearizeOplus。
这个函数里我们计算了每条边相对于顶点的雅可比。
存盘和读盘函数：read、write。
由于并不想进行读/写操作，所以留空。

定义了顶点和边之后，我们在 main 函数里声明了一个图模型，然后按照生成的噪声数据，往图模型中添加顶点和边，最后调用优化函数进行优化。

随手笔记——使用g2o求解曲线拟合问题

随手笔记——使用g2o求解曲线拟合问题

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