G2OPY: g2o SLAM图优化框架的Python接口

简介：
G2OPY提供了一个访问g2o SLAM图优化框架的Python接口，使开发者能够利用Python进行SLAM算法的研究与开发，简化了图优化问题的处理流程。 g2opy 是一个用于图形优化的 C++ 框架的 Python 绑定。 g2o 是一款开源的 C++ 框架，专门用来解决基于图结构的非线性误差函数最小化问题。它设计得易于扩展至不同类型的任务，在几行代码内即可定义新的问题类型。目前版本已经为 SLAM（同时定位与地图构建）和 BA（捆绑调整）的不同变体提供了解决方案。 在机器人技术和计算机视觉领域，许多问题都涉及到通过非线性误差函数的最小化来处理一组受高斯噪声影响的数据，从而找到最能解释这些数据的状态或参数配置。g2o 正是为解决这些问题而设计的一款开源 C++ 框架。它同样非常易于扩展到各种具体任务中，在几行代码内即可定义新的问题类型。 目前版本的 g2opy 尚不支持用 Python 编写用户自定义的数据结构，但是现有的预设数据类型已经足够实现大多数常见的算法，比如在二维或三维场景中的透视-n点（PnP）、迭代最近点配准（ICP）和捆绑调整等。