图优化疑问解析：定位变量先验、因子图与调参技巧

在融合定位第五期第四次在线答疑中，参与者关注的是第十章图优化定位框架中的一个重要概念——待优化变量Ti和Tj的先验信息来源。当提到Ti和Tj的先验来自scan2map的先验地图匹配时，问题在于因子图中的几个关键组成部分： 1. 因子分解：因子图将全局函数分解为局部函数的乘积，其中包括帧间点云匹配因子a (scan2scan)、基于地图匹配因子b、imu预积分因子c，以及边缘化的先验因子d。这些因子共同构建了优化模型。 2. 残差计算：在计算残差时，确实会用到状态的预测值，但这里的Ti和Tj并不直接等于它们自己的先验值，而是通过先验地图提供给优化过程的。它们在残差计算中起到链接观测与状态估计的作用，不是简单的自我相减。 3. 图优化与因子图：图优化是一种非线性优化方法，它将问题映射到图结构上，而因子图则是实现图优化的一种工具。位姿图则是针对位姿优化问题的图表示，三者有所区别但相互关联。 4. 定位手段：工程实践中，定位通常依赖于地图匹配，因为这提供了连续性和稳定性。帧间scan2scan匹配则用于平滑数据并处理地图匹配失效的情况。 5. 参数调整：图优化中参数调整的关键在于理解因子的作用，如回环检测权重和观测噪声权重。例如，回环权重不足可能导致重复路径的重影，而观测权重过高则可能导致定位噪声过大。 6. rosbag问题：轨迹漂移可能是由于kalman位姿初始化不准确、环境噪声变化或点云匹配问题引起的。解决办法包括改进初始化方法、动态调整滤波器参数，以及优化点云匹配算法。 7. kalman初始化：kalman滤波器的初始化涉及Q、R和P矩阵，环境变化时需要适时更新这些参数。初始化不准确可能导致滤波效果下滑，需要根据实时情况调整。 8. 点云匹配问题：点云匹配不准确的原因可能包括点云畸变、初始位姿错误、点云降采样不足、场景特性等。为解决这类问题，首先需要诊断是算法问题还是工程实施问题，然后针对性地调整算法或优化工程实践。 9. evo评估ape：在评估精度时，评估指标如APE（Average Position Error）可能受多种因素影响，需要通过调试算法和优化参数来提高评估结果。 总结来说，答疑讨论的内容围绕图优化的理论基础、工程实践中的关键环节以及问题解决策略，强调了理解问题背后的原理和针对性调整参数的重要性。