ceres优化器使用方法（自用）

最新推荐文章于 2023-12-16 10:36:05 发布
原创 最新推荐文章于 2023-12-16 10:36:05 发布 · 548 阅读 · 1 ·
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本文深入解析VINS代码中优化参数的处理流程，介绍如何构建factor并继承CostFunction或SizeCostFunction，重点讲解在Evaluate函数中传递参数、计算残差和雅克比矩阵的方法。同时，探讨了ceres::Problem的构建，包括参数块的添加及残差项的设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

详见VINS代码，本内容供自己查阅使用
1.构建factor,继承CostFunction或者SizeCostFunction函数，在Evaluate形参中传递要优化的参数parameters,需要计算的参差residuals和jacobians，然后就是计算参差和雅克比矩阵。
2.构建ceres::Problem，然后通过AddParameterBlock将参数添加到problem中，最后是通过AddResidualBlock添加残差项

数值优化 | 非线性最小二乘优化器Ceres安装教程与应用案例
FRIGIDWINTER的博客
11-25 4176
Ceres是一个开源的 C++ 库，用于求解大规模非线性最小二乘问题。本文提供了简便的Ceres一键安装脚本，介绍了Ceres库的基本概念：非线性最小二乘、残差块、代价函数等，并给出Powell函数优化和非线性曲线拟合的案例，加深对Ceres库的应用理解，为后续基于非线性最小二乘的轨迹优化打下基础
Ceres优化库详细解析
最新发布
u010196944的博客
07-22 877
Ceres优化库解析，详细介绍解析求导、自动求导和数值求导三种方式，并以IMU Calibration（misalignment/non-orthogonal、scale、bias）和VINS-Fusion IMU预积分因子为例，讲述ceres优化库的使用。
Ceres入门——Ceres的基本使用方法
Mr.Andy的博客
05-02 1万+
Ceres入门——Ceres的基本使用方法1.使用流程2.实例分析2.1 构建代价函数（cost function） Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库，在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。Ceres官网上的文档非常详细地介绍了其具体使用方法，相比于另外一个在slam中被广泛使用的图优化库G2O，ceres的文档可谓相当丰富详细。本篇博客...
Ceres 常用的优化手段
lovely_yoshino的博客
01-29 1万+
我们知道，在SLAM中，最主要也最关键的就是如何对我们设计出来的非线性问题进行求解，并计算出最优解。而在这个过程中我们用的最多的就是Ceres，之前作者在《而我们这一篇文章就来讨论一下如何使用Ceres来完成常见的优化。
Ceres使用（一）
u013341645的博客
11-16 3206
安装： 1.下载源码： git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver 2.安装依赖项 # CMake sudo apt-get install cmake # google-glog + gflags sudo apt-get install libgoogle-glog-dev # BLAS & LAPACK
Ceres-Solver库使用（二）--HelloWorld
yizhou2010的专栏
09-22 4897
简介Ceres-Solver库用于求解带稳定约束的非线性最小二乘的最优化问题。 minxs.t.12∑iρi(∥∥fi(xi1,...,xik)∥∥2)lj≤xj≤uj\begin{split}\min_{\mathbf{x}} &\quad \frac{1}{2}\sum_{i} \rho_i\left(\left\|f_i\left(x_{i_1}, ... ,x_{i_k}\right)\r
Ceres优化库使用详解
Fs-Ryan的博客
10-31 4786
主要参考文档http://ceres-solver.org/nnls_modeling.html
用与middlebury数据集相同的方法，利用3D点投影优化相机参数的SBA程序，使用ceres库.zip
12-29
5. **Ceres优化**：使用Ceres库进行非线性最小化，迭代更新相机参数以减小误差函数。 6. **后处理**：优化完成后，输出新的相机参数，可以用于后续的图像处理或视觉应用。 通过这个程序，我们可以得到更准确的相机...
ceres-python:ceres-solver的Python绑定
05-17
然后，用户可以在Python脚本中导入ceres模块，定义优化问题，设置优化参数，调用Solver.solve()方法进行求解。 **文件结构** 在提供的"ceres-python-master"压缩包中，可能包含以下文件和目录： - `setup.py`: ...
windows版本的ceres优化库
04-21
**Ceres优化库详解** Ceres Solver是一款开源的、跨平台的C++库，专门用于解决非线性最小二乘问题。它在计算机视觉、机器人技术、地理信息系统、天文物理学等多个领域都有广泛应用。Windows版本的Ceres库为Windows...
Ceres库（非线性优化库）
10-11
Ceres库是来自谷歌的非线性优化库[5]，Ceres库面向通用的最小二乘问题的求解。
Ceres优化库
YGG12022的博客
04-09 606
这里直接给别人写的链接，这些看完大概能会用了，太细节的东西后面有空了，找个时间细写吧。 Problem类 Ceres详解（一） Problem类_yuntian_li的博客-优快云博客_addresidualblock CostFunction Ceres详解（二） CostFunction_yuntian_li的博客-优快云博客_ceres costfunction 最小二乘问题构建与求解 Ceres详解（三）最小二乘问题构建与求解_yuntian_li的博客-优快云博客_ceres 最
Ceres入门---Ceres优化三维轨迹
鬼技的博客
05-22 2247
文章目录1.前言2.场景介绍3.最小二乘理论推导3.1方程建立3.2计算雅可比方程4.代码5.结果与结论 1.前言 本人一直致力于定位研究，接触各种定位算法，最终需要输出比较完美的定位轨迹。一直以来滤波算法被运用于轨迹融合，但是研究表明，基于最小二乘的非线性优化方案，有更好的表现。本文基于谷歌开发的Ceres Solver非线性最小二乘优化包，进行轨迹优化。 2.场景介绍 为了演示的方便，我们抛弃...
优化库（ceres、g2o）
expert_joe的博客
05-08 980
官网网址Ceres主要解决两种问题：1.具有边界约束的非线性最小二乘问题。2.一般无约束优化问题。由于ceres库和eigen库有一定的版本对应关系，因此很容易在编译期间报错。打开home下安装ceres-solver的文件夹，然后打开ceres-solver的package.xml文件，在里面可以看到版本号。
SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用（5）：Ceres优化库
YangtseJin的博客
12-16 1801
Ceres
Ceres Solver 入门
正在挣扎中的人
08-25 564
Ceres 可以解决以下形式的边界约束鲁棒化非线性最小二乘问题：给定初始值，通过优化算法，得到最优解。其中，fi​是CostFunction，也叫误差函数，或者代价函数。ρi​是LossFunction。LossFunction 是一个标量函数，用于减少异常值对非线性最小二乘问题的解决方案的影响。xi​就是我们输入的变量（包括要优化的和不用优化的）。
【SLAM】Ceres优化库超详细解析
热门推荐
Yngz_Miao的博客
07-10 3万+
Ceres是由Google开发的开源C++通用非线性优化库，与g2o并列为目前视觉SLAM中应用最广泛的优化算法库。 对于任何一个优化问题，我们首先需要对问题进行建模，之后采用合适的优化方法，进行求解。在求解的过程中，往往需要进行梯度下降求取最优，这里涉及了导数计算。所以在代码中使用Ceres进行优化时，需要包含基本内容：建模、优化、求导方法。 Ceres库简介 Ceres库主要用于求解无约束或者有界约束的最小二乘问题。其数学形式如下：
ceres解析微分方法示例
卫少东个人博客
06-17 484
slam中的同学都常用的库位g2o和ceres,在求导方面,g2o统一使用数值微分,但是我们是知道,如果有明确的雅克比,解析微分在速度,精度和防止发散方面有着不小的优势. 我们具体看一个ceres中使用已知的雅克比的示例: class Rat43Analytic : public SizedCostFunction<1,4> { public: Rat43Analytic(const double x, const double y) : x_(x), y_(y) {}
VINS 细节系列 - 光束法平差法（BA）Ceres 求解
努力努力努力
11-12 1万+
一、理论部分 学习过VINS的小伙伴应该知道，在SFM（structure from motion）的计算中 光束法平差法 - BA（Bundle Adjustment） 的重要性！本人也是学习过一段时间后对其有了更加深刻的理解，那咱们就 先理论 后程序！ 1、 光束平差法 光束： 源于 bundle of light， 指的是三维空间中的点投影到像平面上的光束，而重投影误差正是利用这些光束来构建的， 因此强调光束也正是描述其优化模型的来源！ 平差：感觉像测绘里面的内容！由于测量仪器的..
在Windows下成功编译使用的Ceres优化库教程
综上所述，文件所展示的知识点包括Ceres优化库的基本概念、Windows操作系统的应用、Visual Studio 2012编译环境的使用，以及64位架构在处理大型优化问题上的优势。通过这些知识点，开发者可以了解如何在Windows环境...
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