g2o的类结构，以及最关键的类结构图（十四讲笔记）
首先，感谢高翔博士的十四讲。
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g2o的结构
g2o全称是什么？来跟我大声说一遍：General Graph Optimization！你可以叫它g土o，g二o，g方o，总之我也不知道该怎么叫它……
所谓的通用图优化。
为何叫通用呢？g2o的核里带有各种各样的求解器，而它的顶点、边的类型则多种多样。通过自定义顶点和边，事实上，只要一个优化问题能够表达成图，那么就可以用g2o去求解它。常见的，比如bundle adjustment，ICP，数据拟合，都可以用g2o来做。甚至我还在想神经网络能不能写成图优化的形式呢……
从代码层面来说，g2o是一个c++编写的项目，用cmake构建。它的github地址在：https://github.com/RainerKuemmerle/g2o
它是一个重度模板类的c++项目，其中矩阵数据结构多来自Eigen。首先我们来扫一眼它的目录下面都有什么吧：
如你所见，g2o项目中含有若干文件夹。刨开那些gitignore之类的零碎文件，主要有以下几个：
- EXTERNAL 三方库，有ceres, csparse, freeglut，可以选择性地编译；
- cmake_modules 给cmake用来寻找库的文件。我们用g2o时也会用它里头的东西，例如FindG2O.cmake
- doc 文档。包括g2o自带的说明书（难度挺大的一个说明文档）。
- g2o 最重要的源代码都在这里！
- script 在android等其他系统编译用的脚本，由于我们在ubuntu下就没必要多讲了。
综上所述，最重要的就是g2o的源代码文件啦！所以我们要进一步展开看一看！
我们同样地介绍一下各文件夹的内容：
- apps 一些应用程序。好用的g2o_viewer就在这里。其他还有一些不常用的命令行工具等。
- core 核心组件，很重要！基本的顶点、边、图结构的定义，算法的定义，求解器接口的定义在这里。
- examples 一些例程，可以参照着这里的东西来写。不过注释不太多。
- solvers 求解器的实现。主要来自choldmod, csparse。在使用g2o时要先选择其中一种。
- stuff 对用户来讲可有可无的一些工具函数。
- types 各种顶点和边，很重要！我们用户在构建图优化问题时，先要想好自己的顶点和边是否已经提供了定义。如果没有，要自己实现。如果有，就用g2o提供的即可。
就经验而言，solvers给人的感觉是大同小异，而 types 的选取，则是 g2o 用户主要关心的内容。然后 core 下面的内容，我们要争取弄的比较熟悉，才能确保使用中出现错误可以正确地应对。
那么，g2o最基本的类结构是怎么样的呢？我们如何来表达一个Graph，选择求解器呢？我们祭出一张图：
这个图第一次看，可能觉得有些混乱。但是随着g2o越用越多，你会发现越来越喜欢这个图……现在请读者跟着我的顺序来看这个图。
先看上半部分。SparseOptimizer 是我们最终要维护的东东。它是一个Optimizable Graph，从而也是一个Hyper Graph。一个 SparseOptimizer 含有很多个顶点 （都继承自 Base Vertex）和很多个边（继承自 BaseUnaryEdge, BaseBinaryEdge或BaseMultiEdge）。这些 Base Vertex 和 Base Edge 都是抽象的基类，而实际用的顶点和边，都是它们的派生类。我们用 SparseOptimizer.addVertex 和 SparseOptimizer.addEdge 向一个图中添加顶点和边，最后调用 SparseOptimizer.optimize 完成优化。
在优化之前，需要指定我们用的求解器和迭代算法。从图中下半部分可以看到，一个 SparseOptimizer 拥有一个 Optimization Algorithm，继承自Gauss-Newton, Levernberg-Marquardt, Powell's dogleg 三者之一（我们常用的是GN或LM）。同时，这个 Optimization Algorithm 拥有一个Solver，它含有两个部分。一个是 SparseBlockMatrix ，用于计算稀疏的雅可比和海塞； 一个是用于计算迭代过程中最关键的一步
综上所述，在g2o中选择优化方法一共需要三个步骤：
- 选择一个线性方程求解器，从 PCG, CSparse, Choldmod中选，实际则来自 g2o/solvers 文件夹中定义的东东。
- 选择一个 BlockSolver 。
- 选择一个迭代策略，从GN, LM, Doglog中选。
这样一来，读者是否对g2o就更清楚的认识了呢？
小萝卜：师兄你慢点，我已经晕了……