Ceres是什么？学SLAM的同学可能都听说过Ceres，但是大多数可能都和现在的我一样，对其仅仅停留在一知半解的程度。现在一起从0开始去搞定Ceres吧！没有安装的同学先安装CeresCeres可以解决如下形式的“带边界约束的鲁棒的非线性最小二乘问题”（bounds constrained robustified non-linear least squares problems） 其中是需要最
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2024-04-27 22:28:10
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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。
原创
2023-02-06 09:58:09
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【ceres】【ceres实践】【ceres的使用学习记录】0 前言1 下载安装ceres2 ceres使用2.1 头文件的使用2.2 CMakeLists.txt的使用2.3 代码的使用2.3.1 简单例子2.3.1.1 代价函数的计算模型2.3.1.2 构建最小二乘问题2.3.1.2.1 自动求导2.3.1.3 配置求解器2.3.1.4 配置优化信息2.3.1.5 开始优化2.5.1.6 允
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2024-05-18 15:08:04
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Ceres 学习 安装、编译、求解Options参数1. 基础1.1 下载1.2 Linux 安装1.2.1 依赖安装1.2. 2 安装1.2.3 测试1.3 简易使用1.3.1 cmake中1.3.2 ros package1.4 指定版本+本地安装1.5 使用步骤2. Ceres的Options详解2.1 常用参数2.2 优化方法无关参数2.3 信任区域2.4 线搜索 1. 基础Ceres
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2024-05-11 16:22:03
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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（没有对比就没有伤害，主要是G2O资料太少了，对比起来就显得ceres的很多），下面我就介绍下如何使用ceres库进行简单的非线
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2024-05-14 12:40:21
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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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2021-08-07 10:07:00
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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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2021-08-07 10:25:00
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文章目录一. 简介二. Hello World三. 导数3.1 数值求导（Numeric Derivatives）3.2 解析求导3.2 其他求导方法四. Powell方程五. 曲线拟合六. 稳定曲线拟合七. Bundle Adjustment八. 其它例子 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
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2024-03-12 11:15:53
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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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对比CE7和2014 CE12的区别： 1.表连接中连接列估算方式 老CE对所有参与连接列的统计信息step进行逐个估算。新CE只对于最大和最小step统计信息进行收集估算，在连接列的值分布不均匀的时候，老CE拥有更准确的估算。 2.对于where语句多条件估算 老CE认为各个条件独立计算，不存在相关性，估算结果以选择性最高的条件单独为标准，新CE估算方式是条件1选择性*sqrt(条件2选择性)*
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2024-05-30 10:25:58
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机器之心深度学习中的优化是一项极度复杂的任务，本文是一份基础指南，旨在从数学的角度深入解读优化器。一般而言，神经网络的整体性能取决于几个因素。通常最受关注的是网络架构，但这只是众多重要元素之一。还有一个常常被忽略的元素，就是用来拟合模型的优化器。为了说明优化的复杂性，此处以 ResNet 为例。ResNet18 有 11,689,512 个参数。寻找最佳参数配置，也就是在 11,689,512 维
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2024-04-19 13:29:12
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文章目录常用命令ROS 空间创建运行程序步骤(1) 一般情况(2) 多节点文件(3) Python文件调试实现文件配置配置C++文件1. vscode配置2. 配置CMakeList.txt配置python文件1. vscode配置2. 设置权限3. 配置CMakeList.txt ROS华为源镜像 sudo sh -c 'echo "deb https://repo.huaweicloud.c
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2024-04-07 15:39:05
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Ceres卸载CeresCeres只有一个库文件在"/usr/local/lib"中，并且所有头文件都在"/usr/local/include/ceres"中sudo rm -r /usr/local/lib/cmake/Ceres
sudo rm -r /usr/local/include/ceres /usr/local/lib/libceres.a安装Ceres下载最新版Ceres
安装mk
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2024-03-14 07:35:35
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Usage: configure [options]
The defaults (*) are usually acceptable. A plus (+) denotes a default value that needs to be evaluated. If the evaluation succeeds, the feature is included. Here is a short
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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目录一 、简介二、安装三、介绍 四、Hello Word!五、导数 1 数值导数 2解析求导六、实践 Powell函数一 、简介 笔者已经半年没有更新新的内容了，最
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2024-03-31 18:58:35
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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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2024-02-04 02:05:54
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Windows 下 配置 Ceres-solver （Visual Studio）本文介绍内容: 在windows Visual Studio 上配置 Ceres-solverCeres-solver简介本文重点安装必备及下载安装步骤测试与使用参考资源Ceres-solver简介 Ceres Solver是由Google开发的非线性最小二乘问题求解工具包， 被用于Google产品多年
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2024-04-23 11:36:09
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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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目录1 ? ceres快速概览1.1 ?问题建模和求解1.1.1 问题建模 1.1.2 问题求解1.2 :?ceres使用流程1.3 ? 求导方法：构建代价函数（STEP2）1.3.1 解析求导（自定义求导，SLAM中常用的）1.3.2 其他求导1.4 ? 构建优化问题并求解(STEP3)1 ? ceres快速概览基本概念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
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2024-05-07 21:36:04
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