一文详解非线性优化算法：保姆级教程-基础理论

不论是刚入门SLAM的小白，还是导航相关专业的同学，都对“非线性优化”这个词不陌生，如果你说你没听过这个词，那“因子图”一词总该略有耳闻吧，如果还是不知道，那就只能拿SLAM14讲敲你了。

自我进入SLAM领域以来，就再也没有逃出非线性优化的魔掌了，业界神书SLAM十四讲上还单独分出来一章对非线性优化进行了基础且详细的讲解，不过上了这么多年学的我们，早已经看透了这一切，书上写着“1+1=2”，实际操作中就开始解N个参数的方程组了。[一脸苦笑.gif]。如果你想耍滑头溜过非线性优化的大门，也可以，但你们会重逢的，在第七章重逢，第八章重逢，第九章重逢……在第十四章重逢。是的，非线性优化占据了SLAM的大半壁江山，于是，便有了这个专题——《非线性优化系列讲解》。

这个专题主要分为两大部分：Ceres和g2o，这两个是用于非线性优化的C++库，很常用，每个部分我都会由浅入深，结合代码逐行讲解，并在后续录制讲解视频供大家深度掌握，敬请关注。

非线性优化之G2O：基础理论知识

在这部分主要进行SLAM14讲中的基础知识讲解，若已熟读过的同学可以绕道下一步，在后续部分推导用到的公式我都会再次给出，并标记。

★问题一：什么是非线性最小二乘？

先举个简单的例子，在大家考试过程中，会有一个理想目标分数和实际分数以及满分，每次考试后，我们会得到实际分数，然后对实际分数和目标分数之间的差值进行评估，再对相应的学科进行难关攻克，以争取在下次考试中得到更好的成绩。

这便构成了最简单的最小二乘问题。可以想到，要使得有最小值，即找到函数极值点，而极值点往往在导数为零的点，对于易求解的，使用求导的方式，但在SLAM中，往往导数不易求解，无法找到极值点。

因此，选择使用一种很原始的方法，迭代试验法：

★问题二：高斯牛顿法求解非线性最小二乘

SLAM中更多用到列文伯格-马夸尔特方法，也被称为阻尼牛顿法，其收敛速度比高斯牛顿法慢但比高斯牛顿法更加健壮。

★问题三：列文伯格-马夸尔特法求解非线性最小二乘

Levenberg-Marquardt算法是使用最广泛的非线性最小二乘算法，同时具备梯度法和牛顿法的优点。

于是构建一个改良版的非线性优化框架：

对于[2]中的式子，用拉格朗日乘子将其转化为一个无约束问题：

这个方程在SLAM计算中会多次用到。

理论部分就到这里结束了，我不得不说一句，这些公式看起来都很有逼格，但怎么使用是真的搞不懂，因此，接下来的部分我会从浅入深依次推进讲解非线性优化。

本系列主要介绍两个非线性优化库ceres和g2o,g2o是结合SLAM十四讲的代码和ORB-SLAM3的优化代码进行详细讲解，ceres是结合SLAM十四讲的代码和PL-VINS的优化代码进行详细讲解，后续会逐步推出，敬请期待。

【Lesson 1 如何对一个简单的函数进行优化？】

（代码来自SLAM14讲第六讲）

先介绍两个很常见的非线性优化库：ceres和g2o。

方便大家使用，前辈们已经为我们封装好了基本的非线性优化库相关函数，我们需要做的就是在读懂基本库的同时，根据程序需要对基类函数进行派生，构造符合我们需求的类函数。Ceres和g2o对于我们大多数基本用户来说，都是一个用于非线性优化的基本函数库，其实没有太大的偏好，当然，大神都是自建库，这和我就没太大关系了。现在的很多开源代码，大多也是基于这两种优化库进行的，比如ORB-SLAM系列使用的是g2o优化库，VINS系列使用的是ceres库，这个就是一个使用偏好的问题，没有特别推荐的。

对于ceres和g2o的安装，推荐两个文档，网上还有其他参考，我只是随意挑选了两个，供大家参考。

Ceres：

https://blog.csdn.net/weixin_39373577/article/details/81285420

g2o:

https://blog.csdn.net/Qzx9059/article/details/88681998

具体安装请大家根据自己的环境自行配置，这里就不多说了。

更多的重点放在库的使用，首先我们通过一个简单的非线性最小二乘函数，引出最基本的使用方法。

再看信息矩阵，信息矩阵在书中没有非常详细的说明其来源，但在实际应用中，却起到了极大地作用，因此我在这里对其进行详细的分析。

提到信息矩阵，需要提到和他很接近的一个矩阵：协方差矩阵。

首先我们看什么是协方差矩阵，大家都知道方差，对于单个随意变量来说，方差是用来形容单个随机变量的离散程度，通俗一些讲，就是数据稳定程度。而协方差是来刻画两个随机变量的相似程度。

这两个式子进行对比，可以发现，单个随机变量的方差，可以视为随机变量与其自身的协方差。定义一群随机变量,两两随机变量之间的协方差为：

协方差矩阵的实际应用会在接下来的每一段代码中进行分析，因此，这里没看太懂的同学也不要慌，慢慢来，后面更精彩。

备注：作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾：一个超干货的3D视觉学习社区

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