ceres关于图优化问题 首先是图的节点,一般为位姿;再者,边代表节点与节点之间的相对变换(旋转和平移),一般是真实测量的数据,如里程计、激光雷达数据、imu数据等。如下图,三角形代表位姿、边代表测量数据;虚线代表回环检测的约束边。 ...
Ceres Solver是谷歌 就开始用于解决优化问题的C 库, 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 a well kn ...
2017-05-07 17:57 2 12012 推荐指数:
ceres关于图优化问题 首先是图的节点,一般为位姿;再者,边代表节点与节点之间的相对变换(旋转和平移),一般是真实测量的数据,如里程计、激光雷达数据、imu数据等。如下图,三角形代表位姿、边代表测量数据;虚线代表回环检测的约束边。 ...
使用Ceres Solver库处理后端优化问题,首先系统的优化函数为 ...
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,同为矮行星)。Google开源了Ceres Solver库 ...
Ceres Solver: 高效的非线性优化库(二)实战篇 接上篇: Ceres Solver: 高效的非线性优化库(一) 如何求导 Ceres Solver提供了一种自动求导的方案,上一篇我们已经看到。 但有些情况,不能使用自动求导方案。另外两种方案:解析求导和数值求导。 1. 解析 ...
使用Ceres求解非线性优化问题,一共分为三个部分: 1、 第一部分:构建cost fuction,即代价函数,也就是寻优的目标式。这个部分需要使用仿函数(functor)这一技巧来实现,做法是定义一个cost function的结构体,在结构体内重载()运算符。 2、 第二部分:通过代价函数构建 ...
将代码和实际理论结合起来才能更好的理解理论上是怎么实现的,参考用高博十四讲的理论加实践亲手试一下,感觉公式和代码才能结合起来。不能做到创新,至少做到了解和理解 曲线拟合问题: 考虑这样一条 ...
最近开发中,需要对图片做一些处理与线性技术,这时就用到了Ceres Solver。如何把Ceres Solver集成到Android里呢? 官网给了一个解决方案,简洁明了: Download the Android NDK version r9d ...
[Ceres]关于Problem的重要的类 参考链接 链接一:视觉SLAM基础理论 专栏 中的链接 Ceres Solver 具体案例分析 Ceres 详解(一) Problem类 【Ceres::Problem类详解】 Ceres详解 ...