后端优化常用的库有g2o ceres gtsam 和 se-sync
这篇博客首先介绍se-sync，然后比较四种库之间的差异。
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朗之万分布，这是我最近第二次看到他了，还有一个是结合SOS凸性来解决最小二乘问题的。
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推导到黎曼流形上面。
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拉格朗日对偶问题，最近也有学习过。就是说对偶问题的解是原问题的下确界，然后这两之间的差值被称为对偶间隙，并且当对偶间隙为0的时候，对偶问题的最优解即是原问题的最优解。
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后端优化4个库的对比
博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/432505705
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虚线连接表示存在共视关系，这是用来进行后续闭环检测的。
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这时候可以使用SOS凸性来进行最优化问题的转换，并求解最优值。
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这个SE-Sync库把原问题转换到黎曼流形空间上进行解决，使用截断-牛顿黎曼置信域的方法进行解决。
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最后根据使用的场景，可以对后端优化的4个框架进行相应的选择。
总结：这篇博客中了解了SE-Sync的后端优化库，并且对后端优化的框架又有了一个新的认识和总结。知道每个框架对应的特点。并且这些框架大体与高斯牛顿、LM、doglegs方法都有一定的联系。以上方法将会在后续的博客中推出，针对后端，还是那句话，从混沌中寻求真理。是一个非常有意思的过程。
