leeayu的博客

这个优化如此重要，以至于需要单列一个文章。

专门解决最小二乘问题min⁡x12∑iρi∥fixi1xik∥2s.t.lj≤xj≤ujminx​s.t.​21​∑i​ρi​∥fi​xi1​​xik​​∥2lj​≤xj​≤uj​​public:// 在继承的类中实现Evaluate函数，填充残差和jabocian注意jacobian是残差对状态的导数，不一定是观测方程对状态的导数。如果残差定义为r。

注意在 GradientProblem的构造函数中可以传入参数的Manifold，用于更新非欧式空间的参数。对于一般的无约束最小化问题，使用。对应的cost function有。这个问题的一般最小化解法如下。

但是在估计的过程中，你不希望这个参数随着给定的数据无所限制的进行更新，因为一旦某些数据是错的，这个估计值就会被错误带偏。如果我们提前进行了机械测量，值为。这个先验观测的实现如下，注意这个仅限于向量空间的状态估计，如果是SO3这种，需要自定义prior factor。，我们确信无论估计值如何变化，最终的估计值始终在机械测量值附近，那么这个机械测量值就是我们的先验观测。则我们的prior measurement构成的factor为。假设你想估计天线到imu的杆臂这个参数，定义为。

问题同。

文章目录重要的Reference1 install2 最小二乘问题的ceres表示3 求导3.1 自动求导3.2 Numeric Derivatives3.3 Analytic Derivatives4 Powell’s Function4.1 Powell’s Function的多个CostFunctor写法4.2 写成一个cost functor的方法5 Curve Fitting5.1 自动...

文章目录写在前面1 CostFunction和SizedCostFunction1.1 细节对比1.2 两种定义cost function的完整代码对比2 AutoDiffCostFunction3 其他cost function4 用法不清楚的模块5 LossFunction6 LocalParameterization7 AutoDiffLocalParameterization8 Probl...