1. 优化器类型(SolverType):Ceres提供了几种不同的优化器类型,如L-BFGS、CG、Levenberg-Marquardt等。不同的优化器适用于不同类型的问题,选择合适的优化器可以提高算法的收敛速度和稳定性。 2. 步长策略(TrustRegionStrategyType):步长策略决定了每次迭代中参数的更新步长。Ceres提供了多种步长策略,如Levenberg-Marqua...
bin/simple_bundle_adjuster ../ceres-solver-2.1.0/data/problem-16-22106-pre.txt 1. 这将使用 DENSE_SCHUR 线性求解器运行 Ceres 最多 10 次迭代。Ceres还可以这Window、Mac、ios和Android安装。具体的安装请参看官方文档。本专栏只针对运行在linux上。 三、介绍 Ceres可以解决以下边界约束鲁棒化的非线性最小...
实际上,您可以将任意数量的参数块设置为常量,而Ceres非常聪明,可以解决您所构建的依赖于自由更改的参数块的问题,并且只花费时间来解决它。例如,如果你构造了一个有100万个参数块和200万个残差块的问题,然后只留下一个参数块不是常量,只有10个剩余块依赖于这个非常量参数块。那么在解决这个问题时,Ceres花费的计算精...
综上,利用 Sophus 实现 ceres 中的优化参数为: class SE3SophusParameterization : public ceres::LocalParameterization { public: virtual ~SE3SophusParameterization() {} virtual bool Plus(const double *x, const double *delta, double *x_plus_delta) const override { // 转化为Eigen变量 const Eigen::...
我们知道ceres可以进行前向自动求导,但是在ceres使用中要区分一个概念就是全局参数和局部参数。 例如欧式空间中的旋转是3自由度,rpy表达,但是欧拉角形式存在奇异性,因此我们在coding的时候大家大部分都会选择四元数或者旋转矩阵。以四元数为例,虽然四元数表达旋转的自由也是三维(4-1,归一化四元数表示旋转),但是这形...
2.AutodiffCostFunction 参数的作用 在Ceres 库中,优化问题的求解需要定义一个成本函数,该函数用于描述优化问题的目标。成本函数需要计算优化变量的梯度,以便 Ceres 库能够使用这些梯度信息来更新优化变量。AutodiffCostFunction 是一个用于计算成本函数梯度的函数对象,它可以自动求导,并将求导结果存储在一个函数矩阵中。这...
在Ceres 库中,AutodiffCostFunction 是一个用于计算优化问题成本函数的类。成本函数是优化问题的核心,它用于评估解的质量。AutodiffCostFunction 通过计算解的梯度来实现成本函数的求导,从而为优化算法提供关于解的信息。 3.Ceres 库中的参数 Ceres 库提供了许多可以调整的参数,以满足不同优化问题的需求。这些参数可以影...
ceres库是算法优化库 由于平时会经常用到这些库，每次找网址都觉得麻烦，特此整理记录一下 官方教程： ...
ceres 参数配置 使用analytic derivatives的另一个极端是使用numeric derivatives。关键是,对函数f(x)关于x的求导过程可以写成极限形式: Forward Differences前向差分 当然,在计算机中,我们不能执行数值求极限操作,所以我们要做的是,选择一个很小的值h并将导数近似为...