slam 后端优化gtsam

Question

为什么用gtsam isam2做后端优化回环的效果十分垃圾，第一次回环正常，后面再回环就越来越差，偏差反而越来越大，是否是因为gtsam的优化方法不如g2o

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

如果还有问题，请评论或点击头像私信，如果有帮助到您, 请关注、采纳、点赞

1. 关键点分析：
   - 首先要明确问题出在使用gtsam的isam2进行后端优化回环时，第一次回环正常，后续回环效果变差且偏差增大。
   - 然后需要探讨是否是因为gtsam的优化方法不如g2o导致的这种情况。这涉及到对gtsam和g2o这两种优化库的理解以及对回环优化过程的深入分析。
2. 解决方案：
   - 检查数据质量：
   • 确保每次回环检测到的匹配点对质量良好。比如检查特征点的提取是否准确，描述子计算是否可靠。如果特征点提取不准确或者描述子匹配错误，会严重影响回环优化效果。
   • 例如，在ORB - SLAM2中，在进行回环检测时，会重新计算关键帧之间的共视关系，如果共视关系计算错误，后续基于这些关系的回环优化就会出错。
   • 查看优化参数设置：
   • 检查isam2的参数设置，例如迭代次数、收敛阈值等。不合适的参数可能导致优化不充分或过度优化。
   • 以下是一个简单的gtsam优化示例代码片段，其中部分参数设置可能影响优化效果：

// 初始化一些变量
gtsam::NonlinearFactorGraph graph;
gtsam::Values initialEstimate;
// 添加因子和初始估计值到graph和initialEstimate中

// 设置优化参数
gtsam::ISAM2Params isamParams;
isamParams.setRelinearizeThreshold(0.1);
isamParams.setRelinearizeSkip(10);
gtsam::ISAM2 isam(isamParams);

// 进行优化
for(int i = 0; i < numIterations; i++){
    isam.update(graph, initialEstimate);
    graph.resize(0);
    initialEstimate.clear();
}
gtsam::Values result = isam.calculateEstimate();

• 分析回环策略：
  • 确认回环检测的策略是否合理。例如，回环检测的时机是否过早或过晚，回环关联的关键帧是否正确选择等。
  • 比如在一些SLAM系统中，如果回环检测过于频繁，可能会引入过多的错误信息，导致优化混乱；如果回环检测过晚，可能会错过最佳的优化时机，使得偏差累积。
• 关于gtsam与g2o优化方法比较：
  • gtsam和g2o都有各自的优势和适用场景，不能简单地说gtsam的优化方法不如g2o。
  • gtsam基于因子图模型，在处理非线性优化问题时具有较好的数学理论基础和灵活性。它采用增量式优化，在大规模问题上可能更具优势。
  • g2o也是一个强大的优化库，它通过稀疏矩阵来表示图结构，在处理SLAM后端优化问题上有很多成功的应用。
  • 回环效果差不一定是优化方法本身的问题，很可能是上述其他方面的原因导致的。
    3. 多种解决方案的优缺点：
• 检查数据质量：
  • 优点：从源头解决问题，如果数据质量问题得到解决，后续优化会更可靠。
  • 缺点：检查过程可能比较繁琐，需要对整个SLAM流程中的数据处理环节进行详细排查。
• 查看优化参数设置：
  • 优点：相对容易调整，通过尝试不同参数可以快速找到合适的设置。
  • 缺点：参数的调整需要一定的经验和对算法的理解，否则可能无法找到最优参数。
• 分析回环策略：
  • 优点：有助于从整体策略上改进回环优化效果，针对性较强。
  • 缺点：对回环策略的分析和调整需要对整个SLAM系统有深入的理解，难度较大。
    4. 总结：
    回环效果差不一定是因为gtsam的优化方法不如g2o。首先应检查数据质量、优化参数设置和回环策略等方面是否存在问题。通过对这些方面的排查和调整，有可能解决回环优化效果变差的问题，而不是简单地归咎于优化库的选择。

需要注意的是，具体问题还需要结合实际的SLAM系统代码和数据进行更深入的分析和调试。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。