開始上手折騰gtsam，gtsam是乙個基於因子圖模型非常完整的優化庫，在多感測器融合領域有非常重要的意義。gtsam裡有許多已經定義好的因子比如imufactor, 相機投影因子等等，但是當需要用到gtsam沒有的因時，也可以自定義。
每次學乙個優化庫，我都會從乙個曲線擬合的例子開始。曲線方程為：f(x
)=em
x+
cf(x) = e^
f(x)=e
mx+c
，令m,c的真實值分為0.3，0.1，取樣一組帶雜訊的資料
n\left\_n
n，然後去估計m,c的值。
gtsam的自定義factor必須繼承public gtsam::noisemodelfactor(n)，如果是一元邊，就是noisemodelfactor1，二元邊就是noisemodelfactor2，以此類推。類內要初始化建構函式，定義evaluateerror（），這個函式是父類的虛函式，用於定義雅克比矩陣和誤差向量。在處理這部分時遇到了一些問題，對於上述曲線擬合的例子來說，誤差向量就一維，狀態向量2維，那麼雅克比矩陣就是h1×
2h_
h1×2
，對應**為以下**中注釋的部分，而在實際這麼設定後執行程式時會報錯，必須把返回的誤差向量設定為2維，雅克比矩陣設定為2x2才能執行，於是我把多餘部分的資料就賦0了，這樣之後給出的結果也是正確的。
class curvefitfactor:public gtsam::noisemodelfactor1
virtual ~curvefitfactor() {}
vector evaluateerror(const vector2& q, boost::optionalh = boost::none) const
virtual gtsam::nonlinea***ctor::shared_ptr clone() const
};
自定義註解的學習 一
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