g2o的使用

typedef g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> > Block;  // 每个误差项优化变量维度为3，误差值维度为1

// 第1步：创建一个线性求解器LinearSolver
Block::LinearSolverType* linearSolver=new g2o::LinearSolverDense<Block::PoseMatrixType>(); 

// 第2步：创建BlockSolver。并用上面定义的线性求解器初始化
Block* solver_ptr=new Block( linearSolver );      

// 第3步：创建总求解器solver。并从GN, LM, DogLeg 中选一个，再用上述块求解器BlockSolver初始化
g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver=new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg( solver_ptr );

// 第4步：创建终极大boss 稀疏优化器（SparseOptimizer）
g2o::SparseOptimizer optimizer;     // 图模型
optimizer.setAlgorithm( solver );   // 设置求解器
optimizer.setVerbose( true );       // 打开调试输出

// 第5步：定义图的顶点和边。并添加到SparseOptimizer中
CurveFittingVertex* v=new CurveFittingVertex(); //往图中增加顶点
v->setEstimate( Eigen::Vector3d(0,0,0) );
v->setId(0);
optimizer.addVertex( v );
for ( int i=0; i<N; i++ )    // 往图中增加边
{
  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 );
}

// 第6步：设置优化参数，开始执行优化
optimizer.initializeOptimization();
optimizer.optimize(100);