使用ceres库的关键是构造costfunction,ceres官方搭建的costfunction,同样有一个类表示,名为PoseGraph3dErrorTerm,具体如下所示: classPoseGraph3dErrorTerm{public:PoseGraph3dErrorTerm(constPose3d&t_ab_measured,constEigen::Matrix<double,6,6>&sqrt_information):t_ab_measured_(t_ab_measured),sqrt_information_...
Ceres-solver examples之pose_graph_3d学习笔记 简要说明 变量说明 关键步骤 一、Costfunction的搭建 其中包括: 二、构造Problem 三、LocalParameterization搭建 四、固定初始位姿 五、相关链接 简要说明 ceres-solver库是google的非线性优化库,可以对slam问题,机器人位姿进行优化,使其建图的效果得到改善。po... ...
Eigen::Quaternion}//写一个Create函数来帮助我们简洁的构建残差块staticceres::CostFunction*Create(constPose3D&constraint,constEigen::Matrix<double,6,6>&input_sqrt_information){returnnewceres::AutoDiffCostFunction// 使用自动求导<PoseGraph3dErrorTerm,6,3,4,3,4>// 6:残差有6维 3:第一个对应p_a_pt...
PoseGraph2dErrorTerm(double x_ab, double y_ab, double yaw_ab_radians, const Eigen::Matrix3d& sqrt_information) : p_ab_(x_ab, y_ab), yaw_ab_radians_(yaw_ab_radians), sqrt_information_(sqrt_information) {}构造函数没什么好说的。 C++ ...
1.2 pose_graph_3d_error_term.h 该代码实现了两个不同的误差项类:PoseGraph3dErrorTerm和PoseGraph3dErrorTerm_SE3。这两个类分别用于处理基于欧氏空间和李代数的位姿表示。 PoseGraph3dErrorTerm类计算了两个位姿之间的相对姿态测量的误差。该类接受一个测量的位姿t_ab_measured和测量信息矩阵的平方根sqrt_informa...
CHECK(pose_end_iter!= poses->end())<<"Pose with ID:"<< constraint.id_end <<"not found.";constEigen::Matrix3d sqrt_information =constraint.information.llt().matrixL();//Ceres will take ownership of the pointer.ceres::CostFunction* cost_function =PoseGraph2dErrorTerm::Create( ...
通常与特定线性求解器(如 g2o::LinearSolverDense 或 g2o::LinearSolverCholesky)一起使用 // g2o::BlockSolverTraits<3,1> 是一个模板参数,用于指定优化变量的维度(这里是3)和单个误差项的维度(这里是1) typedef g2o::LinearSolverDense<BlockSolverType::PoseMatrixType> LinearSolverType; // 线性求解器类型 /...
karto::Pose2 pose = pVertex->GetObject()->GetCorrectedPose();//获取位姿 int pose_id = pVertex->GetObject()->GetUniqueId();//获取节点ID Pose2d pose2d;//结构体-ceres可以使用 pose2d.x = pose.GetX();//进行保存 pose2d.y = pose.GetY(); ...
Ceres是一款非线性优化库,广泛的应用于SLAM问题中的BA问题等求解,但并不局限于SLAM问题,而是更加通用的一个非线性优化库,由Google研发并在其项目中被使用,质量和性能可以保证。相比于g2o(另一款用于SLMA问题的优化库),具有更丰富的API文档和官方教程,更为推荐使用。
solvePnP(match.pts_3d,match.pts_2d,K,cv::Mat(),rvec,t,false,cv::SOLVEPNP_EPNP);//Pnp 解算输出两帧之间的位姿或者是世界坐标系在相机坐标下的位姿cv::Rodrigues(rvec,R);//对旋转向量进行罗德里格式变换生成旋转矩阵//接下来就是ceres的优化函数PoseOptimization(match.pts_3d,match.pts_2d,rvec,t)...