我想在激光雷达惯性里程计中添加一个地平面 (ax+by+cx+d = 0) 约束，使用gtsam构建平面因子，以减少 z 漂移或使轨迹在一个平面内

好的，这是一个比较常见的需求。你可以按照以下步骤进行：

1. 首先，你需要确定哪些激光雷达点云可以用来拟合地平面。可以使用 RANSAC 算法来实现。

2. 确定地平面方程后，你需要将其转换为 gtsam 中的因子形式。你可以使用 PlanarFactor 类来定义平面因子，该类需要平面方程的参数 (a, b, c, d) 和相应的噪声模型。

3. 确定哪些里程计测量值可以受到平面因子的约束，并将它们添加到 gtsam 中的图形优化问题中。你可以使用 BetweenFactor 类来表示里程计测量值，该类需要测量值的参数和相应的噪声模型。

4. 运行 gtsam 优化以估计机器人的轨迹。此时，优化将同时考虑激光雷达数据和里程计数据，并在此基础上添加地平面约束。

通过这些步骤，你可以将地平面约束添加到机器人的运动估计中，并减小 z 漂移或使轨迹保持在一个平面内。

相关问题

我想在激光雷达惯性里程计中添加轮式里程计因子，使用gtsam构建轮式里程计预积分因子，如何写代码

首先，在你的代码中，需要定义轮式里程计的因子，这个因子通常包含车辆运动的信息，比如车辆的速度、加速度等。你可以使用gtsam中的`PreintegratedImuMeasurements`类来实现这个预积分因子。

接下来，你需要定义一个函数来将轮式里程计的信息转换成gtsam中的因子。下面是一个简单的示例代码：

gtsam::NonlinearFactorGraph graph;
gtsam::Values initialEstimate;

// 计算轮式里程计因子
gtsam::PreintegratedCombinedMeasurements preintegrated;
preintegrated.setGyroscopeMeasurements(gyros);
preintegrated.setAccelerometerMeasurements(accs);
preintegrated.setIntegrationTime(deltaT);

// 构造轮式里程计因子
gtsam::CombinedImuFactor factor(
    imuPoseKey1, imuVelocityKey1, imuPoseKey2, imuVelocityKey2, 
    imuBiasKey1, imuBiasKey2, preintegrated);

// 将轮式里程计因子添加到图中
graph.add(factor);

// 执行优化
gtsam::LevenbergMarquardtOptimizer optimizer(graph, initialEstimate);
gtsam::Values result = optimizer.optimize();

在这个示例代码中，我们使用`PreintegratedCombinedMeasurements`类来计算轮式里程计因子。然后，我们使用`CombinedImuFactor`类来构造轮式里程计因子，并将其添加到因子图中。最后，我们使用gtsam中的优化器来执行优化。

当然，在实际使用中，你需要根据你的具体应用场景和数据格式，来修改代码以满足你的需求。

在激光SLAM中使用gtsam加入地平面约束作为新的因子，用C++实现

在激光SLAM中使用gtsam加入地平面约束作为新的因子时，我们需要定义一个地平面约束因子类，并实现其evaluateError()和linearize()方法。

假设我们有一个地平面约束因子 $f$，它的观测值为 $z$，地平面法向量的估计值为 $n$，噪声模型为高斯分布 $\mathcal{N}(0, \Sigma)$。那么，地平面约束的残差函数 $e(z, n)$ 可以定义为：

$$
e(z, n) = z - n^T p
$$

其中，$p$ 是激光雷达扫描点的坐标，$n$ 是地平面法向量的估计值。

在C++中实现地平面约束因子类的代码如下：

#include <gtsam/geometry/Point3.h>
#include <gtsam/nonlinear/NonlinearFactor.h>
#include <gtsam/base/Vector.h>
#include <gtsam/base/Matrix.h>
#include <gtsam/base/Matrix.h>
#include <boost/make_shared.hpp>

class GroundPlaneFactor : public gtsam::NoiseModelFactor1<gtsam::Point3> {
public:
    GroundPlaneFactor(const gtsam::Key& key, const gtsam::Point3& point, const gtsam::SharedNoiseModel& model)
        : NoiseModelFactor1<gtsam::Point3>(model, key), point_(point) {}

    virtual ~GroundPlaneFactor() {}

    virtual gtsam::Vector evaluateError(const gtsam::Point3& n, boost::optional<gtsam::Matrix&> H = boost::none) const {
        gtsam::Vector3 error;
        double d = point_.dot(n);
        error[0] = d - point_.x() * n.x() - point_.y() * n.y() - point_.z() * n.z();
        if (H) {
            *H = (gtsam::Matrix3() << -point_.x(), -point_.y(), -point_.z()).finished();
        }
        return error;
    }
    
    static boost::shared_ptr<GroundPlaneFactor> Create(const gtsam::Key& key, const gtsam::Point3& point, double sigma) {
        gtsam::Matrix3 covariance = gtsam::Matrix3::Identity() * pow(sigma, 2);
        gtsam::noiseModel::Gaussian::shared_ptr noise_model = gtsam::noiseModel::Gaussian::Covariance(covariance);
        return boost::make_shared<GroundPlaneFactor>(key, point, noise_model);
    }

private:
    gtsam::Point3 point_;
};

上面的代码中，我们继承了gtsam::NoiseModelFactor1类，并重载了evaluateError()方法。在evaluateError()方法中，我们计算出当前地平面法向量的估计值 $n$ 对应的残差，并计算残差函数的一阶导数，返回一个Jacobian矩阵。在Create()方法中，我们定义了一个静态的工厂函数，用于创建GroundPlaneFactor类的对象，并设置噪声模型。