win32使用橘黄色字体，x64使用粉色字体，大家可以根据需求跳着看）。首先放一张G2O官方github的windows编译的步骤图以及G2O源码的下载链接：一共6个步骤：编译Eigen,安装Qt,编译libQGVLiewer,Cmake编译g2o,VS2013生成g2o,添加环境变量并开始使用。不需要g2o_viewer.exe来查看优化结果的不需要qt
看这篇之前，要是一点都没看过 Ceres ，看一下这里 ,都写在注释里，直接看注释Ceres优化库_羊狗狗一只2022年的博客cartographer后端的优化由两部分组成一、Ceres_scan_matcher_2d.cc中的Match方法这里主要对激光算出来的概率、平移、旋转做优化，优化的部分主要为推测出来的,其中针对激光数据同时优化，第二部分对计算的x,y和预估的x,y进行优化，第三部分对计
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2024-07-01 19:26:03
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1.Ceres中求解一个优化问题的结构背景：在SLAM中，很多问题都是在求解Translation（包含旋转和平移量），因此这里以其为代表，来分析使用ceres如何对其近求导。void Calibrator::Optimize(Eigen::Matrix4d& tf)
{
//待优化参数分别为rotation和t
Eigen::Matrix3d rot = T_.topLe
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2024-04-16 16:48:17
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之前讲到了如何用ceres做相邻两帧的ba优化，是用重投影误差来做的，对于连续的数据流，无论你在前端采用什么样的代数算法pnp或者icp其实都只能算出一个粗略的解，博主亲自做实验来比较代数解和非线性优化解的区别，发现无论怎样，即使我ba给的初值相当垃圾，优化出来的结果一样好于代数解。那么对于长时间的slam问题来说，如何保证可以减少随时间产生的累计误差，一种主流的做法是把我所以看到的关键帧中的ma
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2024-06-05 10:38:41
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Ceres Solver是谷歌2010就开始用于解决优化问题的C++库，2014年开源．在Google地图，Tango项目，以及著名的SLAM系统OKVIS和Cartographer的优化模块中均使用了Ceres Solver. 有关为何SLAM问题可以建模为最小二乘问题，进而使用最优化方法来求解，可以理解这一段话：Maximum likelihood estimation (MLE) is
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2024-04-28 08:55:09
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为了庆祝明天的节日，今天来和小狼一起学习一下SLAM最重要的后端优化库——通用图优化库g2o（General Graph Optimization）！ 目录1. g2o库介绍 2. 掌握g2o的代码套路3. 构建g2o优化问题4. 自己定义顶点和边 1. g2o库介绍 GitHub: https://github.com
图优化（Graph Optimization）是一种在机器人学、计算机视觉和SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）等领域广泛使用的数学优化方法。它通过将实际问题中的变量和约束关系抽象为图论中的节点（nodes）和边（edges），并将问题的求解转化为对这个图形结构进行操作的过程。在SLAM应用中，特别是基于图的SLAM（Graph-based SLA
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2024-06-06 13:43:08
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ceres位姿图优化实践高博《视觉slam十四讲第二版》ch10中有关于位姿图优化部分的讲解，在代码部分。高博只展示了g2o版本的位姿图优化的代码，但是在之前的章节中，高博说尽量多使用ceres来进行优化。。。。因此我就想实践一下ceres版本的位姿图优化。 在这篇博客里边我自己推了一下采用四元数表示旋转的位姿图误差表达式以及其关于状态变量的雅阁比矩阵公式。 四元数推导位姿图优化的公式误差项的公式
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2024-03-01 15:22:25
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、ceres是什么？二、基于ceres求解slam的后端1.基本步骤总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：上一个文章记录了使用g2o完成后端的图优化过程，这篇文章记录下使用ceres完成后端图优化。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ceres是什么？Ceres solver 是谷歌开发的一款
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2024-04-30 21:58:18
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激光slam :5基于图优化的激光SLAM 方法Grid-based课程内容Graph-based SLAM非线性最小二乘原理非线性最小二乘在SLAM中的应用cartographer介绍 课程内容之前说的都是基于滤波器的，典型的就是gmapping算法在估计的时候只是估计当前的位置xt，那么一旦x0:t-1中间出现错误的话，那么估计xt出错的可能性就会越来越大。基于滤波器的算法每次估计的是xt，
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2024-10-21 08:55:41
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vin-slam中调用ceres库内部代码分析与性能优化1，vin-slam中后端参数优化调用流程代码2，ceres内部的求解流程(未完待续) 首先，很抱歉前几次上传的关于一些图像算法代码不全，主要是对这个csdn用法不太熟悉，有些东西遗漏了，如有兴趣可以加我微信yhtao923，我们可以交流一下。 本文对vin-slam一些算法原理不做介绍，有关这方面内容网络资源较多，大家可以搜索到很多相
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2024-06-18 10:40:38
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Ceres Solver: 高效的非线性优化库（一）*注：本文基于Ceres官方文档，大部分由英文翻译而来。可作为非官方参考文档。*
Ceres Solver: 高效的非线性优化库（一）注：本文基于Ceres官方文档，大部分由英文翻译而来。可作为非官方参考文档。简介Ceres，原意是谷神星，是发现不久的一颗轨道在木星和火星之间“矮行星”（冥王星降级之后，同
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2024-08-23 19:43:28
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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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optimizer-Mycat2.0Mycat2优化器author:chenjunwen 2020-8-20 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.前言 本文描述的设计细节，大部分已经实现，有小部分没有完全实现。 Mycat2
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2024-08-10 06:51:05
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因子图学习笔记其三3. 探索稀疏性3.1 关于稀疏性3.1.1 启发性的例子3.1.2 稀疏雅可比矩阵及其因子图例子3.1.3 稀疏信息矩阵及其图表示例子3.2 消元算法例子3.3 利用变量消元进行稀疏矩阵分解3.3.1 稀疏高斯因子例子3.3.2 生成乘积因子例子3.3.3 利用部分
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2024-06-03 10:38:35
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Ceres solver 是google开发的一款用于非线性优化的库，常用在SLAM中BA问题的求解，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具有更丰富的API文档和官方教程！ceres优化案例对于任何一个优化问题，首先需要对问题进行建模，之后采用合适
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2024-07-16 06:59:31
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1. G2O示例相较于Ceres而言，G2O函数库相对较为复杂，但是适用面更加广，可以解决较为复杂的重定位问题。Ceres库向通用的最小二乘问题的求解，定义优化问题，设置一些选项，可通过Ceres求解。而图优化，是把优化问题表现成图的一种方式，这里的图是图论意义上的图。一个图由若干个顶点,以及连着这些顶点的边组成。在这里，我们用顶点表示优化变量，而用边表示误差项。 为了使用g2o,首先要将曲线拟合
SEO 是英文 Search Engine Optimization 的缩写，其中文意思是搜索引擎优化。从事这方面工作的人也被称之为 SEO (Search Engine Optimizer) 即搜索引擎优化师。他们利用工具或者其他手段对网站进行符合搜索引擎的搜索规则的优化，从而让自己的网站在搜索引擎上获得较好的排名。 seo=更多页面的收录+页面文字的友好安排+转化率 SEO开展较早，
新手朋友们最头痛的问题之一就是姿态，翻开书本全是非常复杂的数学过程，完全不理解，今天我们聊点轻松的，可能会帮助你对姿态有一些新的认识。0.为什么需要姿态我们先忘掉固有的姿态概念，先把在空间中摆放飞行器的状态叫做「姿势」。 我们高中以前学习物理知识，通常是把物体当做质点来进行分析的，所以只需要描述物体的加速度，速度，位置就够了，但是实际上的情况更加复杂，只有位置不够，想象一下，如果你让你的朋友帮你停
The CMA Evolution Strategy最近，学习一些优化算法，看到一种自适应协方差矩阵进化算法，抽点时间研究一下。CMA是一种随机的，不需要计算梯度的数值优化算法。主要用来解决非线性、非凸的优化问题，属于进化算法的一类，具有随机性。本文主要翻译的：The CMA Evolution Strategy: A Tutorial，代码参见CMA-ES主页，个人理解，欢迎批评指证。 主要内容
