文章目录前言一、cmake安装二、ceres 依赖库的下载2.1.依赖库的下载2.2.编译前准备工作2.2.1.创建vs工程的输出文件夹2.2.2.创建编译库的输出文件夹2.3.编译Eigen库2.3.1.编译Eigen32.4.编译gflags2.5.编译glog2.6.编译SuiteSparse2.6.1. 生成静态库文件2.6.2.生成动态库文件2.7.编译Ceres三、测试ceres库文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ceres这个库,做SLAM会经常接触。在处理非线性优化时,很实用。 看了几个教程,有2种,1.把原文档翻译了一下。2.14讲的搬运。而且都脱离了实际数学的背景。看了也是一直半解。 在我的demo里,是在官网第一个demo的修改,加入了实际场景。但难度不会上升。大家在中学就接触过最小二乘法。机器学习的线性模型在概率统计课本中也出现过。最好的引入方式,就是从这个最小二乘问题开始。 我们已知,西瓜价格            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ceres库主要是用来优化问题,和深度学习思想差不多,迭代优化,逐渐逼近最优解。回顾一下非线性最小二乘法1.非线性最小二乘法方程式AX=B,我们可根据其形式求解析解。如果该问题为线性,我们可对目标函数求导,零导数为零,可求得目标函数极值,并且其为全局最小值,则为目标函数的最优解。但问题往往为非线性,由于函数复杂,无法写出其导数形式,我们不可能再通过导数找全局最优解,而是通过不断的迭代计算找到函数局            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录Problem类AddResidualBlock()AddParameterBlock()CostFunction类AutoDiffCostFunction求解最小二乘问题Solver::SummarySolver::Optionslinear_solver_typelinear_solver_orderingQuaternionManifold  Ceres是由Google开发的开源C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    Ceres是一个广泛使用的最小二乘问题求解库。在 Ceres 中,只需要按照一定的步骤定义待解的优化问题,然后交给求解器计算。 Ceres求解的最小二乘问题一边的形式如下:1、定义每个参数块,在 SLAM 中可以定义四元数,李代数等这种特殊的结构。如果是向量,那么我们需要为每个参数块分配一个 doubl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            @ 一、ceres::LocalParameterization 在许多优化问题中,尤其是传感器融合问题,必须对存在于称为流形的空间中的数量进行建模,例如由四元数表示的传感器的旋转/方向。其中流型中的加法用⊞表示。以旋转矩阵更新为例: LocalParameterization 接口允许用户定义参数 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            @
Problem包含两个主要的成员函数Problem::AddResidalBlock() and Problem::AddParameterBlock()Problem::AddResidualBlock()Problem::AddResidualBlock()顾名思义,就是向问题中添加一个残差块。它添加了一个CostFunction和一个可选的LossFunction,并将            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录数学原理实现原理总结 首先注意数值求导和自动求导在使用的时候的不同之处。实际上,正是自动求导这个地方使用了类模板,导致它不仅可以传入参数,还可以传入Jet类型的数据,从而实现了参数的雅可比矩阵的计算,完成自动求导。下面会详细分析。数学原理考虑我们需要求取一个函数在一个点的导数,我们直接给自变量添加一个无穷小量,然后对函数进行展开,之后就会发现无穷小量的系数就是函数关于变量在该点的导数。实现原            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录Linux系统中的库1、静态库1.1制作静态库add.cadd.hmain.c1.2使用静态库1.3多路径使用库2、动态库2.1动态库的制作add.cadd.hmain.c2.2动态库的使用2.3执行依赖动态库程序时候错误的解决方法1.在命令行指定库的路径(LD\_LIBRARY\_PATH)2.将上述的库放在系统库的路径下(/lib /usr/lib/)3.修改系统的库的配置文件 Li            
                
         
            
            
            
            [
[email protected] ~]# rpm -qa | grep yum
yum-plugin-fastestmirror-1.1.31-45.el7.noarch
yum-Metadata-parser-1.1.4-10.el7.x86_64
yum-langpacks-0.4.2-7.el7.noarch
yum-utils-1.1.31-45.el7.noarch
yum-3.4            
                
         
            
            
            
                     Ceres中的扰动导数主要通过是继承ceres::LocalParameterization来实现。当然,LocalParameterization本身具有更远大的使命或者说具有更广义的功能,扰动导数只是其特定的应用,也是其典型应用。                    
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大体介绍:使用BAL数据集进行BA演示实验。BAL数据集提供若干场景,每个场景的相机和路标点信息由一个文本文件给定,本实践以problem-16-22106-pre.txt文件为例:本次实践用common.h中定义的BALProblem类读入该文件的内容,然后用Ceres求解。ceres同样包含common(提供了命令解析commandargs、参数配置bundleparams、数据存储读写BAL            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言首先当然是安装了,安装十分简单。官网文件有很多人翻译了,例如:使用Ceres库主要来求解有界约束的非线性最小二乘问题的形式:求和符号后面的我们称之为误差项。这里我们称 ρ(·)为核函数。一般为恒等的函数(这个函数可以针对不同部分对误差的权重进行调整);官方文件称之为LossFunction(损失函数),所以很容易混淆。这个标量函数用来减少他的作用减少异常值对非线性最小二乘问题求解的影响。里面的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            其实ceres solver用了挺多的,可能是入门不精,有时候感觉感觉不理解代码上是怎么实现的,这次就通过ceres的官网仔细看了一些介绍,感觉对cpp了解更好了一些。
跟g2o的比较的话,感觉ceres solver是一个更通用的非线性优化器,g2o是更加针对SLAM的开发。比如g2o对一个outlier有函数借口,我了解的ceres里就只能在计算error搞一搞了。
本来以为只有ceres提供            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            @一、介绍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\(f_i(.)\)是CostFunction。也就是误差函数,也叫代价函数。\(\rho_i\)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。二、简单的例子\[f(x)=\frac{1}{2}(10-x)^2\]
2.1 定义Cost            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. 非线性最小二乘1.1 介绍1.2 Hello World!1.3 Derivatives1.4 数值解1.5 解析解1.6 Powell’s Function1.7 曲线拟合1.8 鲁棒曲线拟合1.9 光束平差法 1. 非线性最小二乘1.1 介绍Ceres可以解决形式的边界受约束的非线性最小二乘问题: 这种形式的问题在科学和工程领域广泛应用 :从统计学中的拟合曲线到从计算机视觉中的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一篇博客大致说明了下ceres-solver库的编译,然后形成了一个二次开发的库,下面就是用这个二次开发库来写一个简单(其实不太简单)的DEMO来演示ceres-solver库的强大。我们以求解一个非线性的方程(椭球方程)的系数为例子。下面是椭球方程的公式。	我们要求解的就是。为了演示,我通过...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Ceres Solver 非线性优化库1. Ceres Solver2. 下载安装3. 简易例程4. 环境运行5. 非线性拟合 1. Ceres SolverCeres 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 中被大量使用使用Ceres求解非线性优化问题,一共分为四个部分:构建 代价函数cost fuction,也就是寻优的目            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.介绍Ceres库主要由于求解优化问题,通过对测量获取的不十分可靠的数据和理想化的预测模型进行优化处理获取尽可能接近真实值的结果。二.安装1.下载ceres库包git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git或者到github上直接下载,地址为: https://github.com/ceres-solver/ceres-sol            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             想把开发环境转移到Linux上,同时也准备阅读些GitHub上的开源代码,开源项目一般都是用cmake管理的。cmake所做的事其实就是告诉编译器如何去编译链接源代码。你也许想问不是有makefile吗,为什么还要它?这里就牵涉到跨平台问题。在Windows平台下是通过project文件去管理这些的,如果不用cmake,那我们为Windows和Linux系统就要写对应的project文件和mak