nano-pgo

Nano-PGO 简介

Nano-PGO（Nano Pose-Graph Optimization）是一个以教育为目的的从零开始的位姿图优化实现，旨在为用户提供代码级别的透明度，使他们能够理解生成H和b矩阵、构建线性系统以及控制LM迭代的全过程。Nano-PGO的主要特性包括：

• 单文件实现，依赖性最小，仅需numpy、scipy、symforce、sksparse（和用于可视化的open3d）。
• 仅支持批量的位姿图优化，使用稀疏求解器，不支持增量式扩展的位姿图优化。
• 提供了详细的教程和示例，帮助用户理解位姿图优化的核心概念和原理。

使用场景

Nano-PGO 适合作为以下场景的工具：

1. 教育用途：适合用于教学，帮助学生和研究人员理解位姿图优化的基本原理和应用。
2. 研究工作：可以作为位姿优化算法基础的研究平台，便于对比和验证其他算法（例如与GTSAM的结果对比）。
3. 开发与实验：适合开发者在实现和调整位姿图优化算法时进行实验，特别是在理解数据格式（如g2o格式）、优化方法（如迭代最小二乘法）以及雅可比矩阵的计算等方面。
4. 与Symforce集成：支持使用Symforce进行自动生成雅可比矩阵，以降低手动计算的复杂性和错误率。

总结

Nano-PGO是一个轻量级、易于使用的位姿图优化工具，满足了教育和研究的需求，有助于深入理解位姿图优化的相关理论与实践。其透明的实现和丰富的文档使得用户能够轻松上手并进行自定义开发。