本案例深入探讨了利用MATLAB进行图论中的非线性最小二乘问题求解，提供了详尽的代码示例和优化技巧，帮助读者掌握复杂算法的实际应用。
这是一个基于FactorGraph概念的用于非线性最小二乘法优化的MATLAB代码包。该代码组织了处理数据的因素、边缘和节点，并提供了核心框架以及数学运算功能。
**组织数据：**
- 存储要处理的数据。
- 因素：包括图中的边和节点，定义变量及其相互关系。
- g2o_files：提供非线性最小二乘法的主要框架。
- 数学：包含各种数学操作函数，如so3_exp等。
- 辅助功能：辅助几何运算及其他帮助功能。
- 几何处理：对图中的几何结构进行特定的操作，例如三角剖分。
**文档与教程**
包括两份教程笔记：
1. 流形优化教程
2. 图优化教程
该代码包允许用户定义新的变量节点和边。为了扩展新节点或边缘类型，需要在以下函数中提供必要的信息：
- 定义新节点时：GetNodeTypeDimension、SetNodeDefaultValue 和 update_state。
- 定义新边时：GetFactorX_format 和 GetEdgeTypeDimension。
**研究与使用示例**
当您要估算2DRGBD情况，请运行“Example_VictoriaPark.m”文件。对于3D视觉情况的估计，可以执行“Vision_Example_Small.m”。
5星
