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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2024-07-05 04:14:52
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本入门练习参考CMake官网（https://cmake.org/cmake/help/latest/guide/tutorial/index.html）中的Step 1： A Basic Starting Point本入门练习的系统是windows10，已安装viusal studio 2019（c++）和 Cmake-gui。///第一步：在自己的工作目录下如：（ E:/TEMP
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2024-10-19 21:45:52
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1 概述cmake 是kitware 公司以及一些开源开发者在开发几个工具套件(VTK)的过程中衍生品，最终形成体系，成为一个独立的开放源代码项目。CMake 可以编译源代码、制作程序库、产生适配器（wrapper）、还可以用任意的顺序建构执行档。CMake 支持 in-place 建构（二进档和源代码在同一个目录树中）和 out-of-place 建构（二进档在别的目录里），因此可以很容易从同一
cmake的使用cmake简介CMake是一个跨平台的编译(Build)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的编译过程。 CMake能够输出各种各样的makefile或者project文件，能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake。 CMake 不仅可以编译源代码、制作程序库、产生适配器（wrapper）、还可以用任意的顺序建构执行档。CMake 支持 in-place 建
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2024-10-28 07:08:40
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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
一 背景1）ExternalProject命令可以很好的'解决'项目中使用'第三方库',提高项目的'可用性'
2）使用 ExternalProject 来管理'第三方'依赖二 官网参考三 指令解读说明： 只'解读'常用的（1）目录配置PREFIX：'目录前缀'
DOWNLOAD_DIR：这个比较'重要',建议选个'编
本文章只提供快速入门教程，旨在帮助新手们（包括我自己）快速入门一个相关知识，不包含详细的知识点以及高级的技术用法。如有需要，可自行查找更加详细的资料。 20分钟入门 - CMake教程安装准备最简单的程序增加头文件搜索路径我有很多个源文件 安装使用以下命令安装CMakesudo apt install cmake成功安装后，输入下面命令检查是否正确安装，正确安装应该会显示cmake的版本号cmak
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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2024-02-04 02:05:54
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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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2024-04-09 12:33:31
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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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2024-02-26 19:23:09
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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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2024-04-11 22:55:27
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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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2024-03-17 00:36:21
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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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2024-05-28 09:34:47
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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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2024-06-05 14:15:00
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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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2024-06-18 12:18:14
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一、制作启动盘1.使用UltralSO制作启动盘(18.04与16.04的步骤一样，亲测没有问题)23 4.开始写入直到完成大概10分的样子二、给Ubuntu分配空间1.进入磁盘管理2.腾出空间压缩卷即可（删除linux系统时，也是进入该界面，把相应的分区按删除卷进行删除） 3.安装ubuntu插入U盘，启动。对于我的电脑，我重启的时候，一直按F12键(F8,F2都可以试试)就
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2024-06-06 10:45:44
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(五) 静态库与动态库构建
Submitted by liuguangzhao on Sun, 2007-09-23 20:58
读者云，太能罗唆了，一个Hello World就折腾了两个大节。OK，从本节开始，我们不再折腾Hello World了，我们来折腾Hello World的共享库。本节的任务： １，建立一个静态库和动态库，提供HelloFunc函数供其
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2024-08-05 14:30:34
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一.静态库
静态库： 要被包含到源程序中的库1.优点 运行速度快2.缺点 占用系统资源比较多3.使用的场合 对时间要求很高的场合4.静态库的制作：（1）把所有的源程序（.c文件）制作成目标文件（.o 文件）
gcc -c mul.c -o mul.o
gcc -c sub.c -o sub.o
gcc -c add.c -o add.o（2）使用工具将所有 .o 打包生成静态库文件(静态库的
文章目录1. ceres 使用流程1.1 创建优化问题与损失核函数1.2 添加参数块，在创建的problem中添加优化问题的优化变量1.3 添加残差块1.3.1 手动求导1.3.2 自动求导参考 1. ceres 使用流程ceres的使用过程基本可以总结为:1.1 创建优化问题与损失核函数ceres::Problem problem;
ceres::LossFunction *loss_func
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2024-09-25 07:10:11
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0. 简介作为一个SLAMer来说，整个SLAM过程可以分为预处理（包含相机、激光的畸变去除，以及IMU的预积分都属于这部分操作），前端优化（这部分主要做的就是帧间匹配【scan-to-scan】，帧与地图匹配【scan-to-submap】，划窗优化，提取关键帧），后端优化（回环检测，后端地图优化）这些步骤。而上面这些我已经讲了很多了，比如划窗优化这块也是给出了对应的代码，我们这里将从ceres
