实际上,这是一个非线性无约束最优化问题,在目前主流的VSLAM(比如ORB,SVO,LSD)里, 采用的优化算法主要有两种: 一种是高斯牛顿(Gauss Newton)算法,另一种是列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)算法,简称LM算法。 下面我们详细探讨一下,高斯牛顿和LM算法的原理以及在VSLAM中的应用。 首先,最小二乘是要解决什么...
目前用于服役桥梁结构静力参数识别的算法主要有Gauss-Newton(G-N)法和Levenberg-Marquardt(L-M)法,但是两种方法各有缺点,G-N法不能有效地处理奇异和非正定矩阵以及对初始点要求苛刻,L-M法虽然能克服G-N法迭代矩阵奇异的缺点,但由于阻尼因子的存在使得识别结果精度较为粗糙。结合二者的优缺点提出:先采用L-M法进行...
Gauss-Newton算法参数识别目前用于服役桥梁结构静力参数识别的算法主要有Gauss—Newton(G—N)法和Levenberg—Marquardt(L—M)法,但是两种方法各有缺点,G-N法不能有效地处理奇异和非正定矩阵以及对初始点要求苛刻,L-M法虽然能克服G—N法迭代矩阵奇异的缺点,但由于阻尼因子的存在使得识别结果精度较为粗糙.结合二者的优...
高斯牛顿(Gauss Newton)、列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)最优化算法与VSLAM https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/74973347 这篇文章介绍非常详细
levenberg-marquardtalgorithm最小二乘算法Levenberg-Marquardt算法是一种用于求解非线性最小二乘问题的迭代算法。它结合了Gauss-Newton方法和梯 度下降法的思想，通过迭代更新参数来最小化目标函数（即 残差平方和）。算法的基本步骤如下：1.初始化参数向量θ^0，选择一个足够小的正数μ>0和足够大的正数β>0。2.对于...
Gauss-Newton算法是一个古老的处理非线性最小二乘问题的方法。该方法在迭代过程中要求矩阵J(x)满秩。为了克服这个困难,Levenberg(1944)提出了一种新的方法,但未受到重视。后来Marquardt(1963)又重新提出,并在理论上进行了控讨,得到Levenberg-Marquardt方法,简称LM方法。在此基础上,Fletcher(1971)对其实现策略进行了改...
Levenberg-Marquardt算法是一种迭代算法,其核心思想是将Gauss-Newton算法和梯度下降算法结合起来。它采用的是选取不同的步长进行迭代更新的方式,从而实现优化过程。 具体来说,Levenberg-Marquardt算法的更新规则如下: $$ x^{k+1} = x^k - \lambda [(J(x^k))^TJ(x^k) + \mu I]^{-1} (J(x^k))^Tf...
Gauss-Newton算法是一个古老的处理非线性最小二乘问题的方法。该方法在迭代过程中要求矩阵J(x)满秩。为了克服这个困难,Levenberg(1944)提出了一种新的方法,但未受到重视。后来Marquardt(1963)又重新提出,并在理论上进行了控讨,得到Levenberg-Marquardt方法,简称LM方法。在此基础上,Fletcher(1971)对其实现策略进行了改...
Gauss-Newton算法是一个古老的处理非线性最小二乘问题的方法。该方法在迭代过程中要求矩阵J(x)满秩。为了克服这个困难,Levenberg(1944)提出了一种新的方法,但未受到重视。后来Marquardt(1963)又重新提出,并在理论上进行了控讨,得到Levenberg-Marquardt方法,简称LM方法。在此基础上,Fletcher(1971)对其实现策略进行了改...
它结合了Gauss-Newton算法和梯度下降算法的优点,在求解非线性最小二乘问题时表现出较高的稳定性和收敛性。Levenberg-Marquardt算法被广泛应用于许多领域,包括图像处理、计算机视觉、机器学习和数学建模等。 Levenberg-Marquardt算法的原理是什么? Levenberg-Marquardt算法的原理是通过迭代的方式,不断调整非线性函数的参数来...