ceres库 拟合曲线 （含高斯牛顿法）

Ceres是一个广泛使用的最小二乘问题求解库。
Ceres求解的最小二乘问题最一般的形式如下
$$\underset{x}{\min }\frac{1}{2}\sum _i{\rho }_i(||f_i(x_{i1},...,x_{in}|{|}^2)$$

其中$f_i$为代价函数，在ceres中为残差块，${\rho }_i$为核函数，如果不用的话，那么目标函数仍然是许多平方项的和。

Ceres求解步骤：

1. 定义每个参数块，可以是向量，也可以是四元数，李代数。
   如果是向量，需要为每个参数块分配double数组来储存变量的值。
2. 定义残差块的计算公式。
3. 残差块需要定义雅可比的计算方式，也可以采用Ceres的自动求导功能。如果用自动求导，需要重载一个（）操作符。
4. 把参数块和残差块加入Ceres的problem对象中，调用Solve函数求解。

示例：
假设要拟合一个曲线$y=exp(a{x}^2+bx+c)+w$
其中w是高斯噪声，现有N个数据（x, y)
那么最小二乘问题如下，这里不用核函数
$$\underset{a,b,c}{\min }\frac{1}{2}\sum _{i=1}^N(||y_i-exp(a{x}_i^2+b{x}_i+c)|{|}^2)$$
误差函数（残差）定义为$e_i=y_i-exp(a{x}_i^2+b{x}_i+c)$

(x, y)是观测数据，我们要求解的参数是(a,b,c)
得到拟合的曲线$exp(a{x}^2+bx+c)$

$先给出高斯牛顿法的解法，帮助理解最小二乘优化问题$

如果直接用高斯牛顿法解的话，需要求误差函数$e_i$分别对a, b, c的偏导，得到雅可比矩阵J = [e对a的偏导，e对b的偏导，e对c的偏导]^T
用JJ^T近似Hessian矩阵，令b=-Je (e是$e_i$）
直接给出增量解为$H\Delta x=b$
这个$\Delta x=[\Delta a,\Delta b,\Delta c]$
然后每次对a,b,c调整$\Delta x$，直到误差$e_i$收敛且不再增大。

int gaussNewton() {
    double ar = 1.0, br = 2.0, cr = 1.0;  //真实参数值
    double ae = 2.0, be = -1.0, ce = 5.0;   //估计参数值
    int N = 100;
    double w_sigma = 1.0;  //噪声sigma
    double inv_sigma = 1.0 / w_sigma;
    cv::RNG rng;

    vector<double> x_data, y_data;
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        double x = i / 100.0;
        x_data.push_back((x));
        y_data.push_back(exp(ar*x*x + br*x + cr) + rng.gaussian(w_sigma)); //rng:随机数产生，sigma指标准差
    }

    int iteration = 100;
    double cost = 0, lastCost = 0;  //本次迭代和上一次迭代
    chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
    for(int iter = 0; iter < iteration; iter++) {
        Matrix3d H = Matrix3d::Zero();   //Hessian = JJ^T
        Vector3d b = Vector3d::Zero();   //bias
        cost = 0;

        //每次迭代批量累加所有数据的误差
        for(int i = 0; i < N; i++) {
            double xi = x_data[i], yi = y_data[i];
            double error = yi - exp(ae*xi*xi + be*xi + ce);
            Vector3d J;
            J[0] = -xi*xi * exp(ae*xi*xi + be*xi + ce);  //de/da
            J[1] = -xi * exp(ae*xi*xi + be*xi + ce); //de/db
            J[2] = - exp(ae*xi*xi + be*xi + ce);  //de/dc

            H += inv_sigma * inv_sigma * J * J.transpose();
            b += -inv_sigma * inv_sigma * error * J;

            cost += error * error;
        }

        //批量求解方程Hx = b
        Vector3d dx = H.ldlt().solve(b); //用cholesky分解，避免求矩阵的逆
        if(isnan(dx[0])) {
            cout << "result is nan!" << endl;
            break;
        }
        if(iter > 0 && cost >= lastCost) {
            cout << "Cost : " << cost << ">=lastCost: " << lastCost << ", break: " << endl;
            break;  //理论上cost应该是逐渐变小的，变大了说明有问题
        }
        ae += dx[0];  //梯度下降法
        be += dx[1];
        ce += dx[2];

        lastCost = cost;
        cout << "total cost: " << cost << ", \t\tupdate: " << dx.transpose() <<
        "\t\testimated params: " << ae << ", " << be << ", " << ce << endl;
    }
    chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
    chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);
    cout << "solve time cost = " << time_used.count() << " seconds." << endl;
    cout << "estimated abc = " << ae << ", " << be << ", " << ce << endl;
}

解出参数

abc = 0.890912, 2.1719, 0.943629

下面用Ceres解同一问题

//代价函数
struct CURVE_FITTING_COST {
    CURVE_FITTING_COST(double x, double y) : _x(x), _y(y) {}  //构造函数，使用初始化列表来初始化
    //残差的计算
    template<typename T> bool operator()(  //重载()运算符
            const T *const abc, //模型参数，3维
            T *residual) const{
        //y-exp(ax^2 + bx + c)
        residual[0] = T(_y) - ceres::exp(abc[0] * T(_x) * T(_x) + abc[1] * T(_x) + abc[2]);
        return true;
    }
    const double _x, _y;
};

int ceres_fitting(){
    double ar = 1.0, br = 2.0, cr = 1.0;  //真实参数值
    double ae = 2.0, be = -1.0, ce = 5.0;  //估计参数值
    int N = 100;  //数据点
    double w_sigma = 1.0;   //噪声sigma
    double inv_sigma = 1.0 / w_sigma;
    cv::RNG rng;  //随机数产生器

    vector<double> x_data, y_data;  //数据
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        double x = i / 100.0;
        x_data.push_back((x));
        y_data.push_back(exp(ar*x*x + br*x + cr) + rng.gaussian(w_sigma)); //rng:随机数产生，sigma指标准差
    }

    double abc[3] = {ae, be, ce};

    //构建最小二乘问题
    ceres::Problem problem;
    //所有数据
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        problem.AddResidualBlock(  //添加误差项
                //使用自动求导，模板参数：误差类型，输出维度，输入维度，维度要与struct中一致
                new ceres::AutoDiffCostFunction<CURVE_FITTING_COST, 1, 3> (
                        new CURVE_FITTING_COST(x_data[i], y_data[i])  //定义的残差函数
                        ),
                nullptr,   //核函数，这里不使用，为空
                abc     //待估计参数
                );
    }

    //配置求解器
    ceres::Solver::Options options;
    options.linear_solver_type = ceres::DENSE_NORMAL_CHOLESKY;  //增量方程如何求解
    options.minimizer_progress_to_stdout = true;  //输出到cout

    ceres::Solver::Summary summary;  //优化信息
    chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
    ceres::Solve(options, &problem, &summary);  //开始优化
    chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
    chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);
    cout << "solve time cost = " << time_used.count() << " seconds." << endl;

    //输出结果
    cout << summary.BriefReport() << endl;
    cout << "estimated abc = ";
    for(auto a:abc) cout << a << " ";
    cout << endl;

    return 0;
}

解出参数

estimated abc = 0.890908 2.1719 0.943628

参考链接