GTSAM项目中自定义GPSPose2Factor因子实现指南

概述

在GTSAM（通用平滑与建图库）项目中，开发者经常需要自定义因子来实现特定的传感器模型或约束条件。本文将以GPSPose2Factor因子的实现为例，详细介绍在GTSAM中正确实现自定义因子的关键步骤和常见问题解决方案。

自定义因子基础

在GTSAM中，自定义因子通常继承自NoiseModelFactorN类（N表示因子涉及的变量数量）。对于只涉及一个变量的因子，可以使用NoiseModelFactor1模板类。GPSPose2Factor就是一个典型的单变量因子，它将GPS测量值（二维位置）与机器人位姿（Pose2）相关联。

实现要点

1. 头文件定义

正确的头文件定义应该包含以下关键元素：

#pragma once

#include <gtsam/nonlinear/NonlinearFactor.h>
#include <gtsam/base/Matrix.h>
#include <gtsam/base/Vector.h>
#include <gtsam/geometry/Pose2.h>

namespace gtsamexamples {

class GPSPose2Factor: public gtsam::NoiseModelFactor1<gtsam::Pose2> {
private:
    double mx_, my_;  // GPS测量值

public:
    GPSPose2Factor(gtsam::Key poseKey, const gtsam::Point2 m, 
                  gtsam::SharedNoiseModel model);
    
    // 必须重写的虚函数
    gtsam::Vector evaluateError(const gtsam::Pose2& p, 
                               gtsam::OptionalMatrixType H) const override;
    
    // 其他必要方法
    gtsam::NonlinearFactor::shared_ptr clone() const override;
    void print(const std::string& s = "", 
              const KeyFormatter& keyFormatter = DefaultKeyFormatter) const override;
    bool equals(const NonlinearFactor& expected, double tol = 1e-9) const override;
};

} // namespace gtsamexamples

2. 实现文件关键点

在实现文件中，需要特别注意以下几点：

#include "GPSPose2Factor.h"

namespace gtsamexamples {

GPSPose2Factor::GPSPose2Factor(gtsam::Key poseKey, const gtsam::Point2 m, 
                              gtsam::SharedNoiseModel model) 
    : gtsam::NoiseModelFactor1<gtsam::Pose2>(model, poseKey) {
    mx_ = m.x();
    my_ = m.y();
}

gtsam::Vector GPSPose2Factor::evaluateError(const gtsam::Pose2& p, 
                                           gtsam::OptionalMatrixType H) const {
    if (H) {
        *H = (gtsam::Matrix23() << 1.0, 0.0, 0.0,
                                   0.0, 1.0, 0.0).finished();
    }
    return (gtsam::Vector2() << p.x() - mx_, p.y() - my_).finished();
}

// 其他必要方法的实现...
} // namespace gtsamexamples

常见问题与解决方案

1. 抽象类类型转换错误

当出现"invalid cast to abstract class type"错误时，通常是因为没有实现基类中所有的纯虚函数。在GTSAM中，自定义因子必须至少实现以下方法：

• evaluateError()：计算误差值
• clone()：创建因子副本
• print()：打印因子信息
• equals()：比较因子是否相等

2. Jacobian矩阵处理

现代GTSAM版本不再使用Boost库的optional类型来处理Jacobian矩阵，而是使用gtsam::OptionalMatrixType。这是一个重要的API变化，需要特别注意。

3. 矩阵维度匹配

在实现evaluateError方法时，必须确保返回的误差向量和Jacobian矩阵的维度与因子定义相匹配。对于GPSPose2Factor：

• 误差向量：2维（x和y方向的误差）
• Jacobian矩阵：2×3矩阵（2个输出对3个位姿变量的导数）

最佳实践建议

1. 完整实现所有必要方法：即使某些方法（如print和equals）暂时用简单实现，也要确保它们存在。

2. 使用现代GTSAM API：避免使用过时的Boost optional类型，改用gtsam::OptionalMatrixType。

3. 维度检查：在实现误差计算时，仔细检查所有矩阵和向量的维度是否匹配。

4. 单元测试：为自定义因子编写测试用例，验证其行为是否符合预期。

5. 性能优化：在Jacobian计算中，考虑使用预计算的常量矩阵或表达式模板来提高效率。

通过遵循这些指导原则，开发者可以避免常见的实现陷阱，创建出高效可靠的自定义因子，从而充分利用GTSAM框架的强大功能来解决各种状态估计问题。