干货：因子图优化的资源合集
目录：
一、算法发展脉络
二、书和视频资源
三、论文下载地址
~~~资源内容持续更新~~~一、算法发展脉络
好多人私信我，因子图的论文和开源代码看不懂咋办？我也不太懂，但是我把我知道的东西总结一下，免得一个一个回答。
大家做一个方向的研究时，最好找到这个方向最早提出这个方向的论文，因为那个想法才最原始、最赤诚、最不假辞藻，而后续的文章都是层层封装，背离本意，琢磨不透。就像看一个浓妆研抹的美女，只要看看她小时候的照片，一切都自然且单纯了。
因子图最初理论的发展，是一系列摸索的过程：
1、塞巴斯蒂安最开始就是研究图优化的，只不过换了一种模型表达方式，可能单纯为了水文章吧，叫做“平方根平滑建图”[1]（建议阅读一下），这篇文章提出的概念就是批量更新。这里上帝埋下一个伏笔，因为后来他们发现这个模型竟然有一个的彩蛋。因为他们通过平方根的方法构建好了矩阵后，新添加的变量都是从最后一行。
2、后来呢？Michael觉得，每个矩阵才添加了几行就得更新，能不能简化一点呢？这时候那个彩蛋就打开了，因为每次都是在最后面添加的，所以只要把后面的那几行“搞搞”就行了，就找到了一种Givens 旋转的方法就可以消元了（别说你没听过，数值方法必考知识点）。这时候作者就发了第二篇文章“iSAM”（增量平滑建图）[2]，这里面呢，作者用的思路是，正常情况下，用Givens增量消元，如果误差太大，那就固定隔几分钟来个全部优化（又用到了论文[1]）。
3、又过了一段时间，作者发现，为什么要分“增量优化”和“全局优化”两种模式呢？（作者大脑开始开挂了） 有没有这样一种方法呢，局部更新如果没有影响全局图，就更新局部；如果影响了全局，就更新全局？或者说有没有一种方法让我影响了多大区域就更新多大面积呢？
4、后来他就想到树结构（妙啊），从树的根部开始，受影响了多大范围，我就更新多大范围，嘻嘻嘻嘻。这个树该怎么构建呢？
作者又想了无数个夜晚，接近崩溃的时候，找到了一种贝叶斯树的结构。这次呢就不用分“批量”和“增量”两种模式了，而是智能调节，所有的数据都在树结构上，新加进来的放在树根部，受影响的区域肯定是在刚加进来的地方。把受影响的区域提取出来。
打个不太好的比方，金字塔是一块块石头堆起来的，如果有个本拉登发疯了，把金字塔尖撞坏了，咱们就要去修他，要最大限度保留原有的材料，怎么修呢，把撞坏的地方上伤口周围的石头搬下来，金字塔没塔尖了，然后像补牙齿一样，把搬下来的炸飞的补上去，再把整个塔尖放上去。嘚逼嘚，这就成了最终的贝叶斯树构建的因子图优化了，即iSAM2[3].
5、作者 Michal 自己还开源了个简单的因子图软件，知道的人不多，其实如果想看源代码，这个更好懂一点，代码量很少，[源码： ori-drs/isam]。他担心大家看不懂，就把这三篇论文写成了一本书《Incremental Smoothing and Mapping》
【下载： http://www.cs.cmu.edu/~kaess/pub/Kaess08tro.pdf】
6、最后，佐治亚州立大学的这些教授，觉得算法不错呀，干脆封装成一个框架吧，就是GTSAM了[ https://github.com/borglab/gtsam]，这个库编译好了以后就能出来一个matlab 的toolbox。
7、最后的最后，才出现了很多以这个框架为基础的应用性论文比如"SLAM ++"[4]和优化型论文“AprilSAM”[5]。
总结：这些论文，建议 平方根sam[1],iSAM[2],iSAM2[3]这三篇原文阅读一下，体会下什么叫“平地起高楼”。其他两篇创新的，你可以借鉴看看他们怎么改进的。
二、书本和视频资源
1. 这套理论综合整理成的一本书《Incremental Smoothing and Mapping》值得一读原文【下载： http://www.cs.cmu.edu/~kaess/pub/Kaess08tro.pdf】
2. 作者M. Kaess的公开课视频，这个视频里最关键的是有一个演示动画，演示了贝叶斯树原来是这样动态构建的，看完哇塞。顺便仰视一下原作者更有亲近感
【B站： https://b23.tv/BV1gk4y1R7Lb 】【油管： https://www.youtube.com/watch?v=_W3Ua1Yg2fk&t=2170s】
3. 我的专栏里也有几篇介绍的文章：
因子图优化
【整理不易，点赞支持一下吧，内容持续更新哦 】
三、论文下载地址
[1] S. Thrun and J. J. Leonard, “Square Root SAM: Simultaneous Simultaneous Localization and Mapping,” Robotics, pp. 871–889, 2008, doi: 10.1007/978-3-540-30301-5_38.【下载： https://www.cc.gatech.edu/~dellaert/pub/Dellaert06ijrr.pdf】
[2] M. Kaess, A. Ranganathan, and F. Dellaert, “iSAM: Incremental smoothing and mapping,” IEEE Trans. Robot., vol. 24, no. 6, pp. 1365–1378, 2008, doi: 10.1109/TRO.2008.2006706【下载： https://smartech.gatech.edu/bitstream/handle/1853/26572/kaess_michael_200812_phd.pdf?sequence=1&isAllowed=y】.
[3] C. Robotics et al., “iSAM2: Incremental Smoothing and Mapping with Fluid Relinearization and Incremental Variable Reordering The MIT Faculty has made this article openly available . Please share how this access benefits you . Your story matters . Citation Kaess , Michael et ,” 2016.【下载： https://www.cs.cmu.edu/~kaess/pub/Kaess12ijrr.pdf】
[4] R. F. Salas-moreno, R. A. Newcombe, P. H. J. Kelly, and A. J. Davison, “SLAM ++: Simultaneous Localisation and Mapping at the Level of Objects,” 2014.
[5] X. Wang, R. Marcotte, G. Ferrer, and E. Olson, “AprilSAM: Real-time Smoothing and Mapping,” Icra, pp. 2486–2493, 2018.
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