maplab系列10：优化框架

最新推荐文章于 2023-07-10 19:59:00 发布

chamomoe

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分类专栏：建图和定位

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ziliwangmoe/article/details/84027531

maplab提供了一个基于ceres的优化框架，用户通过ProblemInformation类配置优化问题，包括cost_function、参数化、边界限制等。关键操作包括构建ceres问题、实现CostFunction、设置变量约束。通过特定函数将VI-map转化为BA问题，主要涉及视觉重投影误差的计算。

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maplab封装了一个基于ceres的优化框架。其中有几个关键的类：

struct ProblemInformation

用户能操作的主要是这个类，里面定义了cost_function等信息。其实就是ceres那些接口类作为基类的各种类。
定义好后使用ceres_error_terms::buildCeresProblemFromProblemInformation，把ProblemInformation的信息转换为ceres::Problem，就可以直接用ceres求解了。
parameterizations：是一个std::map，key是要优化的变量指针，value是这个变量对应的参数化。
参数化是指那些不使用正常加运算的变量，比如旋转变换。
parameter_bounds：每个变量能够设定一个下边界的限制范围，不过大多优化问题都是无限制边界的。
parameter_block_group_id：把多个变量组成不同的group，每隔group有个id。
active_parameter_blocks：哪些变量是对优化没影响的。
ceres直接使用变量的指针作为变量的id（索引）
constant_parameter_blocks：哪些变量是要固定的。
residual_blocks：存储每个残差项的信息，里面主要是一个ResidualInformation的结构。
- ResidualInformation中包含了：ceres::CostFunction，ceres::LossFunction，parameter_blocks等信息。
- 我们主要要做的就是实现各种不同的ceres::CostFunction的派生类，然后加入到residual_blocks中。
- residual_blocks是一个map，key是ceres::CostFunction，具体什么用，现在也不太清楚。