SLAM学习--非线性优化
来源：互联网 发布：图片动态特效制作软件 编辑：程序博客网 时间：2024/05/29 15:19
slam中经常遇到非线性优化问题：许多个误差项平方和组成的最小二乘问题，两个最常见的梯度下降方法-非线性优化方案：高斯牛顿法、裂纹伯格-马夸尔特方法
两个c++的优化库：来自谷歌的ceres库和基于图优化的g2o（g2o(General Graph Optimization），使用ceres和g2o可以拟合曲线
g2o是将非线性优化与图论结合起来的理论，首先把问题转换为图优化，定义新的顶点和边，然后再优化
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