1.干货：因子优化的资源合集
2.因子图优化 SLAM 研究方向归纳

干货：因子优化的资源合集

       因子图优化领域的学习之路起始于对原创论文的深入探索。这些论文不仅揭示了算法发展脉络，亦为后来者提供了创新思路的基础。以下是算法发展的简要历程：

       最先提出因子图思想的是Sebastian等人，在其论文《平方根平滑建图》[1]中引入了批量更新的概念。有趣的xrdp源码解读是，在构建矩阵过程中，新增变量总是位于最后一行，这一发现后续在构建Givens旋转方法，以简化增量消元步骤的过程中得到了应用。该成果进一步发展为“增量平滑建图”（iSAM）[2]，强调了通过正常情况下使用Givens增量消元，以减少更新频率的方式优化效率。

       随着研究深入，研究人员发现，单一的“增量优化”与“全局优化”模式划分不足以满足需求。于是，作者开始构思一种创新方法，即根据局部更新对整体图的影响程度来灵活调整优化策略。这一思想最终形成了树结构，通过树根部构建，doip诊断c源码受影响区域更新到相应位置的机制。

       为了实现这一目标，作者构建了贝叶斯树结构，使得优化过程不再受限于“批量”或“增量”两种模式。这一机制结合树结构与贝叶斯推理，实现在受影响区域进行局部优化，未受影响部分保持原状。这种方法的实现成果之一便是iSAM2[3]，极大地提升了因子图优化的灵活性与效率。

       研究过程中，同花顺竞价公式源码作者Michal自建简单因子图软件并开源[源码： ori-drs/isam]，并将其三篇代表性工作合著成书《增量平滑与映射》下载： cs.cmu.edu/~kaess/pub/K...，以帮助学习者深入理解算法核心。与此同时，相关论文与软件得到应用并进行整合，形成通用框架GTSAM[ github.com/borglab/gtsa...]。

       最后，一系列应用性与优化型论文如“SLAM ++”[4]与“AprilSAM”[5]等，基于上述框架进行研究与开发，进一步丰富了因子图优化领域的创维课堂资源码实践与理论。

       为了系统性学习此领域，推荐深入阅读以下三篇原始论文：《平方根SAM》[1]、《iSAM》[2]与《iSAM2》[3]。其余创新论文可用于了解不同的改进策略与应用视角。

       在自学过程中，可通过相关书籍[《Incremental Smoothing and Mapping》下载链接： cs.cmu.edu/~kaess/pub/K...]、作者M. Kaess在B站的公开课视频B站链接： b.tv/BV1gk4y1R7Lb，以及专栏文章（因子图优化整理不易，点赞支持一下吧，内容持续更新哦）来加深理解与学习。开源的web源码

       此领域资源丰富，学习者应系统性阅读原论文、参考书籍与视频资源，以全面理解因子图优化的理论基础与实践应用，同时关注后续发展的应用性论文，不断探索与学习。

因子图优化 SLAM 研究方向归纳

       因子图优化在SLAM研究中扮演着关键角色，但选择正确的路径至关重要。经过作者近半年的探索，我们看到了他的摸索历程和教训。以下是关键点的归纳：

       错误的学习路径

       作者起初被cartographer论文引入，尝试了平方根SAM和isam2，以及GTSAM框架，但陷入论文、教材与框架的循环，未能深入理解。错误的方法包括直接阅读源代码、依赖可视化教程而非底层原理，以及频繁切换学习材料。

       正确的入门路径

       建议从实际应用GTSAM库开始，通过理解isam1中的因子图构建，尤其是用Matlab实现基础概念。重点在于掌握因子图的基本思想和增量优化，包括QR分解和Givens旋转。之后理解因子图转贝叶斯网的过程，并研究Bayes tree的构建和更新。

       研究方向与挖掘点

       - 算法改进：isam1的优化策略、isam2的树转换简化，以及贝叶斯树的深度调整。

       - 新应用：如LOAM的增量优化应用，可以寻找新的机器人应用场景，比如高精度实时地图需求。

       避开的陷阱

       - 避免陷入代码细节，保持理论核心，注意GTSAM的工程性质。

       - 不要一开始就追求贝叶斯树，关键在于因子图和信息矩阵的增量优化。

       作者的困惑

       - 寻找实时全局优化的平衡，以及技术应用与现实需求的结合。

       总的来说，因子图优化的研究方向包括算法优化和新应用的探索，同时需要明确定位，避免陷入细节，保持理论与实践的结合。希望这些建议能帮助后来者避免作者的弯路，找到自己的研究方向。