本资源在github可以找到，小白为了装机方便，将他们整合到了一起。此“SLAM装机库礼包”包含6个不能通过终端安装的库文件，解压后用cmake安装即可。小白使用的系统是：Ubuntu16.04.6，不用担心相关文件过时的问题，通过“sudo apt-get update”指令更新即可。
2021-09-13 10:29:33
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g2o的讲解教程已经很多了, 但是g2o官方代码的说明,注释真的是太少了. 本文的目的是说明一下如何使用g2o代码的例子,为自己所用. 希望自己的疑惑能够被记录下来, 也是一次总结.
2021-08-05 21:15:03
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g2o-通用图优化
Linux： 视窗：
g2o是用于优化基于图的非线性误差函数的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题，通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。
机器人技术和计算机视觉中的许多问题都涉及到最小化可以表示为图形的非线性误差函数。 典型实例是同时定位和映射（SLAM）或捆绑包调整（BA）。 这些问题的总体目标是找到能最大程度解释受高斯噪声影响的一组测量值的参数或状态变量的配置。 g2o是用于解决此类非线性最小二乘问题的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题，通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。 对于特定的问题，g2o的性能可与最新方法的实现相媲美（02/2011）。
描述方法的论文
Rainer Kuemmerle，Giorgio Gris
2021-07-22 21:03:05
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graph slam tutorial ：从推导到应用3（g2o版程序），包含文档读取，及后端优化
2021-07-15 15:35:16
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