進來對g2o優化庫進行了學習，雖然才模仿著寫了兩個例程，但是對於整個g2o的理解和使用方面還是多了不少的感觸，特此寫下部落格，對這些天的學習進行記錄。
說到整體的結構，不得不用一張比較概括的圖來說明：
這張圖最好跟著畫一下，這樣能更好的理解和掌握，例如我第一次看的時候根本沒有注意說箭頭的型別等等的細節。
那麼從圖中我們其實比較容易的就看出來整個庫裡面較為重要的類之間的繼承以及包含關係，也可以看出整個框架裡面最重要的東西就是sparseoptimizer這個類（或者說例項）。
順著圖往上看，可以看到我們所使用的優化器最終是乙個超圖（hypergrahp），而這個超圖包含了許多頂點（vertex）和邊（edge）。這兩個型別是我們在看程式和寫程式中比較關注的東西了，g2o不像ceres，內部很多東西其實作者都已經寫好了（此刻一鞠躬），很適合我們這些新興的懶惰青年，但是同時，我們也失去了乙個比較完整的了解內部關係的機會，不過這個東西我們可以通過看內部的實現補回來（但是程式設計實踐是沒有機會了），順便看看大牛寫的**～
那麼扯回來，在圖優化中，頂點代表了要被優化的變數，而邊則是連線被優化變數的橋梁，因此，也就造成了說我們在程式中見得較多的就是這兩種型別的初始化和賦值。
在整個優化過程中，頂點的值會越來越趨近於最有值，優化完畢後則可以將頂點的優化值作為最優值進行使用；邊則是連線頂點的型別，在slam問題中，一般是邊連線要被優化的空間點（point）和機械人的位姿（pose），當然，邊還可以連線乙個頂點（類似與引數估計，邊的數量由量測的數量決定），也可以連線多個頂點（超圖，這裡筆者還沒有遇到過，就不妄言了），邊在圖優化中的乙個很大的作用就是計算誤差（視覺slam中計算的就是空間點的對映誤差），同時計算該誤差對於被優化變數的jacobian矩陣，也是比較重要的存在。
我們在用g2o的時候，不會一帆風順的就能適合自身機械人的實際情況，總會遇到自己獨特的頂點型別和邊型別，此時我們需要對頂點和邊進行重寫，那麼重寫也比較簡單，這裡簡單進行記錄。
在整體框架圖中，可以看到不管是頂點還是邊，都可以說是繼承自ba***xx這個類的，因此我們在自定義的時候，也可以仿照著繼承這兩個類，當然也可以繼承自g2o中較為「成熟」的類，不管怎樣，都要重寫下述的函式。
virtual bool read(std::istream& is);
virtual bool write(std::ostream& os) const;
virtual void oplusimpl(const number_t* update);
virtual void settooriginimpl();
virtual bool read(std::istream& is);
virtual bool write(std::ostream& os) const;
virtual void computeerror();
virtual void linearizeoplus();
順著整體結構圖往下看，可以看到這部分其實算是整個g2o裡面比較隱晦的部分，設計到優化的演算法，塊求解器，線性求解器等等部分，在程式中，這部分通常位於g2o演算法的開頭配置部分，一般情況下我們可以隨著乙個例程進行配置即可，這裡對這部分進行了稍微淺顯的理解，特意寫在這裡（下面的東西純屬個人理解了，如有不妥還請大神指出：）。
我們知道在求解增量方程hdeltax=-b的時候，通常情況下想到線性求解，很簡單嘛，deltax=-h.inv*b，的確，當h的維度較小的時候，上述問題變得簡單，只需要矩陣的求逆就能解決問題，但是當h的維度較大時，問題變得複雜，此時我們就需要一些特殊的方法對矩陣進行求逆，g2o中主要有圖中所示的三種方法，pcg，csparse和cholmod方法。
注意，這裡說再多，線性求解器僅僅只是完成了乙個求解的功能，可以說是整個優化中比較靠後的計算部分了。
塊求解器是包含線性求解器的存在，之所以是包含，是因為塊求解器會構建好線性求解器所需要的矩陣塊（也就是h和b），之後給線性求解器讓它進行運算，邊的jacobian也就是在這個時候發揮了自己的光和熱。
這裡再記錄下乙個比較容易混淆的問題，也就是在初始化塊求解器的時候的引數問題。
大部分的例程在初始化塊求解器的時候都會使用如下的程式**：
std::unique_ptrlinearsolver = g2o::make_unique>();templateusing blocksolverpl = blocksolver< blocksolvertraits>;因此（後面的話以slam情況為例），對於僅僅優化位姿的應用而言，這裡l的值是沒有太大影響的，因為h矩陣中並沒有hll的塊，因此這裡的維度也就沒有用武之地了。
這裡就不多講了，從圖中可以看到主要有三種方法：gn，lm，psd，不同的方法主要表現在最終的h矩陣構造不同。
1. 對g2o優化庫的整體框架有了更好的了解
2. 對圖中的頂點和邊有了更加深刻的認識
3. 理解了g2o初始化部分的程式與意圖
以上觀點僅僅代表個人學習觀點，如有不對還請各位大神指正！這裡不勝感激！
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