ceres拟合直线

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分类专栏： 2d/3d激光slam 文章标签： 人工智能
于 2021-09-30 17:06:18 首次发布
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最小二乘问题
它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配
直线方程
y = kx +b
要求未知数k 和 b
已知点
（x1,y1）…（xn,yn）
若点无误差。解即变为一般方程组有唯一解问题
一般点云分布如下图（PS:此图为盗图）
在这里插入图片描述我们要求k和b使得偏差平方之和最小（最小二乘）
偏差 = y-kx-b

使用强大的ceres

构建代价函数

struct LineResidual {
   
    LineResidual(double x
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Ceres 曲线拟合
zfjBIT的专栏
07-15 1274
Ceres 求解的最小二乘问题最一般的形式如下（带边界的核函数最小二乘）： 可以看到，目标函数由许多平方项，经过一个核函数 ρ(·) 之后，求和组成。在最简 单的情况下，取 ρ 为恒等函数，则目标函数即为许多项的平方和。在这个问题中，优化变量为 x1, . . . , xn，fi 称为代价函数（Cost function），在 SLAM 中亦可理解为误差项。lj和 uj 为第 j 个优化变量...
用ceres实现lio-sam角点匹配
songjianliuhan的博客
08-18 450
文章开始先扯一堆废话，lio-sam作者手推平面点和角点匹配，对于初学者，尤其数学不好者学习有一定难度，对于工程落地和后期优化而言难度较大。以上为开篇点题，网上有很多大佬介绍算法的，本文指在用ceres实现匹配，替代手推公式匹配。如上图对于一个立方体物体，多线激光雷达打在该立方体上的点云如上述红色和绿色点云。交点匹配的目的是让当前激光雷达帧中提取出来的角点到所对应角点构成线的距离最小。文章开头首先介绍下什么是lio-sam中的角点，千言万语不如直接上图直观。就是激光雷达的点云在物体的棱角上的点就是角点，
ceres 拟合曲线
HERO_CJN的博客
01-15 1248
假设有一条满足以下方程的曲线： 其中a,b,c为曲线的参数，w为高斯噪声。这是一个非线性模型。假设我们有N个关于x,y的观测数据点，想根据这些数据点求出曲线的参数。那么，可以求解下面的最小二乘问题以估计曲线参数： ...
使用ceres进行曲线拟合
weixin_43257155的博客
03-21 445
本文首先通过下面的公式生成一系列的数据。 然后构造如下所示的最小二乘问题： 下面来看一下如何使用ceres对该问题进行优化吧！ #include <iostream> #include <ceres/ceres.h> #include <glog/logging.h> #include<chrono> #include <math.h> #include <algorithm> #include <fstream> us
Ceres
bigyiwep的博客
12-05 973
ceres ,Hello World!
qt拟合直线可以用什么库
07-02
Qt是一款功能强大的跨平台C++应用程序开发框架，它本身并不提供直接拟合直线的库函数。然而，我们可以使用Qt提供的绘图功能以及其他第三方库来进行直线拟合。 在Qt中，我们可以使用QPainter类来绘制直线。首先，...
C++手写高斯牛顿法
wenixang的博客
08-19 1112
因为毕设要用Bundle Adjustment 进行数据优化，涉及到优化方法的实现，所以想训练一下编程实现的能力。这篇文章也是参考SLAM14讲，通过高斯牛顿法来完成曲线拟合，从而熟悉高斯牛顿法流程和编程 一、只用eigen库实现 1.1 头文件 #include <iostream> #include <chrono> //计时模块，非核心代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Core> #incl
车道线拟合
最新发布
御风而行的蚂蚁的博客
07-16 1428
本文主要介绍车道线拟合部分会用到的一些常用操作，一般我们对车道线进行简单拟合主要使用直线拟合，拟合后通过优度评估公式评估拟合效果，如果需要计算车辆行驶所在车道的两条车道线是否平行，还要分别对两条车道线进行拟合，然后计算夹角。如果需要更精确地对车道线进行建模，三阶车道线拟合可能更接近实际场景，关于车道线模型参数如何求解，本文还列举了线性和非线性的常用解法，并对 QR 分解进行了详细介绍。
使用C++实现最小二乘曲线拟合（使用Ceres实现）
weixin_43283119的博客
04-07 1409
高斯牛顿法实现时，需要根据目标函数计算雅可比矩阵，进一步计算海森矩阵，当目标函数比较简单时，雅可比矩阵和海森矩阵的计算比较容易，但是当当待估计的参数较多，并且目标函数比较复杂时，雅可比矩阵的计算非常复杂，因此引入谷歌的Ceres库，在使用Ceres进行曲线拟合之前
slam 基本算法 --- 使用【Ceres】进行曲线拟合 （理论+实践）
CGJustDoIT的博客
09-11 1258
slam 基本算法 --- 使用【Ceres】进行曲线拟合 （理论+实践）注1.1 问题描述1.2 代码实践1.3 结果 注 之前整理过 slam 基本算法 — 分别使用 【高斯牛顿，g2o】进行曲线拟合 （理论+实践） vins中使用的ceres进行非线性优化求解，所以这里再学习并整理一下 Ceres的使用，通过官方的曲线拟合的例子 Ceres可以解决以下形式的边界约束的鲁棒非线性最小二乘问题 min⁡x12∑iρi(∥fi(xi1,…,xik)∥2) s.t. lj≤xj≤uj\b
ceres安装到别的地方该如何配置？+拟合直线demo
大橙子的博客
11-02 6162
ceres库是算法优化库，与g2o不同的是它需要自己搭建代价函数，高翔博士那本书上安装ceres默认是装在(/usr/local/include和/usr/local/lib)中。 原书CmakeList.txt是： list( APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake_modules ) # 寻找Ceres库并添加它的头文件 fi...
第六讲-利用Ceres进行曲线拟合
qq_42138662的博客
10-27 895
一、CMakeLists cmake_minimum_required(VERSION 3.15) project(byceres) #Opencv find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) #CERES 调用ceres时候必须调用eigen #注意这里Ceres只有首字母大写 find_package(Ceres REQUIRED) #注意这里CERES要大写 include_directorie
ceres拟合曲线——自动求导对高阶非线性函数的低鲁棒性
qq_43495930的博客
09-15 273
今天在敲ceres的代码的时候，发现ceres的自动求导方法对于求解带噪声的曲线拟合问题表现出来一些拟合出错的情况，记录下来。y=e0.3x2+0.2x+0.9y=e^{0.3x^2+0.2x+0.9}y=e0.3x2+0.2x+0.9 结果 短区间 如果把数据区间设定为[0,4][0,4][0,4]，在均值为15的噪声下，虽然最后可以把曲线拟合出来，但是系数其实不对： 如果把数据区间设定为[0,8][0,8][0,8]，在均值为15的噪声下，结果是正确的：
ceres学习笔记3——曲线拟合powell.cc
qq_42731705的博客
10-09 271
1.官方程序 对于曲线拟合问题，对于每个数据都会有一个残差，定义的残差对象中还需要包含观测到的数据，所以相比前面的有一些不同。由于最后是要计算残差的平方和最小，所以说对于每一组观测数据（对应一个残差），都需要添加到Problem的残差块中。 这里带估计的变量有两个，分别是m和c，官方程序还是把他们分开来了，每个优化变量都是一维的，实际同上一节的笔记记录，这里也是可以写成一个数组，把多个一维变量变成一个多维变量。 struct ExponentialResidual { ExponentialResid.
「零基础从零开始写VO视觉里程计」ceres曲线拟合 ceres_curve_fitting.cpp（7-2）
小秋 AI SLAM 入门实战教程
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【代码】「从零开始手写VO」G2O用法汇总（1-2）ceres曲线拟合 ceres_curve_fitting.cpp。
Ceres Solver：从入门到使用
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Ceres Solver是谷歌开源的C++非线性优化库，能够解决有约束或无约束条件下的非线性最小二乘问题。2010年之后大量的运用在谷歌的产品开发中，尤其在谷歌开源的cartographer中被大量的使用。 ceres可以在Linux，Windows，macOS，Andrioid，IOS系统进行安装使用，详情可查看下方的官网链接。 Ceres Solver 官网：http://ceres-solver.org/
ceres优化 简单函数拟合
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参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/liu502617169/article/details/88693442#commentBox 这篇博客写的很清楚 //使用ceres,根据50个含有高斯噪声的点拟合曲线 y = 5*sin(x) + 6*cos(x) #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp&g...
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非线性优化使用Ceres进行曲线拟合安装Ceres在程序中使用Ceres CMakeLists.txt配置进行曲线拟合Code 使用Ceres进行曲线拟合 安装Ceres github clone 下来之后 用cmake 编译 安装 安装完成后 在/usr/local/include/ceres 下找到 Ceres 的头文件 在/usr/local/lib/下找到名为 libceres.a 的库文件。 在程序中使用Ceres CMakeLists.txt配置 注意，这个配置不好，会报错 直接给出 正确配
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