G2O源码解析：图构建与初始化过程

G2O（Generalized Graph Optimization）是一个流行的开源框架，用于在视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）和机器人定位等领域进行非线性优化。本文档深入剖析了G2O的源码阅读过程，特别关注图的构建和初始化部分。 1. **图的构建**: - 在`boolOptimizableGraph::addVertex()`函数中，G2O首先检查顶点是否已存在，使用`std::tr1::unordered_map<int, Vertex*>`来存储顶点及其ID，避免重复。如果新顶点未添加，会将其添加到超图`HyperGraph`中。 - 添加边的过程在`boolOptimizableGraph::addEdge()`里进行。新边`e`被调用`HyperGraph::addEdge()`后，会被赋予一个内部ID，并执行一些检查操作，如参数解析和缓存更新。此外，边还会被加入到一个EdgeSet集合中，便于后续处理。 2. **初始化步骤**: - `boolSparseOptimizer::initializeOptimization()`方法对优化过程进行初始化。首先，它为雅可比矩阵的工作空间（WorkspaceVector）分配内存，确保足够的计算资源。 - 之后，它清空顶点映射 `_ivMap`，这是一个存储顶点关系的数据结构，初始化时需要确保其为空，以便正确管理优化过程中的顶点状态。 - `activeVertices`、`activeEdges`等变量被初始化为空并预留容量，用于跟踪本次优化中活跃的顶点和边，这些集合在优化过程中会被用来确定哪些部分需要更新。 3. **边与顶点的连接**: - 在构建图结构时，对于新添加的边，会遍历其关联的每个顶点，将边添加到顶点的边集合中。这一步在后续的`buildStructure()`函数中起到关键作用，确保了图的连通性和正确性。 4. **排序和优化顺序**: 初始化结束后，可能会对顶点和边的容器进行排序，可能按照某种策略（如优化的重要性或依赖关系）进行排序，以优化优化算法的效率和性能。 通过阅读和理解这些源码细节，开发者可以更好地掌握G2O的底层工作原理，包括如何高效地构建和维护优化图，以及优化过程的初始化和维护。这对于理解和使用G2O进行实际的SLAM应用具有重要意义。在进行更深入的学习时，还需结合G2O的文档和示例代码，以全面了解其功能和用法。