Ceres Solver 學習

 [Ceres]關於Problem的重要的類

 

參考鏈接

鏈接一：視覺SLAM基礎理論 專欄 中的鏈接

　　　　Ceres Solver 具體案例分析

　　　　Ceres 詳解（一） Problem類　　【Ceres::Problem類詳解】

　　　　Ceres詳解（二） CostFunction

　　　　Ceres詳解（三）最小二乘問題構建與求解　　【ceres::Solve()函數詳解， Solver::Options類詳解，其中消元順序、分解方法、收斂精度等在內的求解器所有行為均由Solver::Options控制】

 

　　　　參考系列2：優化庫——ceres（一）快速概覽

　　　　參考系列2：優化庫——ceres（二）深入探索ceres::Problem   【LocalParameterization類的作用是解決非線性優化中的過參數化問題，以四元數為例，需要自定義其更新方式】

　　　　參考系列2：優化庫——ceres（三）實戰案例

 

鏈接二： C++ 專欄中的相關鏈接

　　　　Ceres-Solver學習筆記(1)

　　　　Ceres-Solver學習筆記(2)

　　　　Ceres-Solver學習筆記(5)      【比較詳細，推薦， 幾種求導方式詳細實現及性能分析】

 

 鏈接三： SLAM專欄中的相關鏈接

　　　　ceres非線性優化(分析推導雅克比矩陣例子)

 　　　   非線性優化Ceres手動求導數值求導解析求導使用示例

 

鏈接四： 優化庫 專欄中的相關鏈接：

　　　　【Ceres】（二）LocalParameterization參數化

　　　　【Ceres】（三）Covariance Estimation     【詳細分析了ceres估計的最小二乘問題及協方差估計，包括各種求解方法的分解算法和判斷求解是否有效的方法，如何通過ceres給出估計塊的協方差】

 

鏈接五： DynamicAutoDiffCostFunction 自動求導：

 　　　　Ceres-solver動態參數尺寸自動求導DynamicAutoDiffCostFunction

　　　　Ceres-Solver學習筆記(6)

 　　　　使用ceres編譯報錯 error: ‘integer_sequence’ is not a member of ‘std‘

 

鏈接六： windows上配置ceres庫：

　　　　window下lapack庫和blas庫的編譯      (SuiteSparse 對其產生依賴)

　　　　windows下編譯、配置ceres庫（保姆級教程）

　　　　Win 10以管理員身份運行Powershell的3種方法

 

鏈接七： ceres最優解對應的殘差以及協方差計算：

　　　　有關ceres庫進行平差–記錄學習

 　　　　get residuals from Ceres-solver after optimization

 　　　　Ceres Solver 協方差的求解思路

　　　　ceres解析解數值解以及協方差

 

鏈接八： Eigen 四元數

　　　　Eigen_四元數筆記

 

鏈接九： Eigen 矩陣分解：

　　　　【Eigen】（一）初探

　　　　Eigen的LLT分解

　　　　解方程AX=b與矩陣分解：奇異值分解（SVD分解） 特征值分解 QR分解 三角分解 LLT分解

 　　　  視覺SLAM中的數學——解方程AX=b與矩陣分解：奇異值分解（SVD分解） 特征值分解 QR分解 三角分解 LLT分解

 　　　　SLAM中的奇異值分解

　　　　Cholesky分解法