本文主要是介绍VINS-fusion中的global fusion详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 全局优化步骤解释
- globalOpt.cpp逐行解释
- Q&A
全局优化步骤解释
这个函数结合了视觉惯性里程计（VIO）和全球定位系统（GPS）数据进行优化。
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循环检查新GPS数据：该函数在一个无限循环中运行，不断检查是否有新的GPS数据(newGPS)。如果有，它会进行全局优化。
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初始化优化问题：使用Ceres库，创建一个优化问题。设置了线性求解器类型为稀疏的Cholesky分解，并限制了最大迭代次数为5。
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准备优化参数：通过锁定mPoseMap，从globalPoseMap和localPoseMap中读取位姿（位置和旋转）数据，并将这些数据添加到优化问题中作为参数。这里使用了四元数来表示旋转，避免了万向锁问题。
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添加VIO和GPS因子：
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- VIO因子：对于每对连续的局部位姿，计算它们之间的相对变换，并添加到优化问题中。这是通过构建两个位姿之间的变换矩阵并将其转换为四元数和平移向量来实现的。
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- GPS因子：如果在给定时间戳上存在GPS数据，就将GPS观测添加到优化问题中。这里使用了Huber损失函数来减轻异常值的影响。</
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