Ceres 翻译为谷神星,是太阳系中的一颗矮行星,于1801年被意大利神父 Piazzi 首次观测到,但随后 Piazzi 因为生病,跟丢了它的运行轨迹. 几个月后,德国数学家 Gauss,利用最小二乘法,仅仅依靠 Piazzi 之前观测到的12个数据,便成功的预测了谷神星的运行轨迹. 两百多年后,为了解决一些复杂的最优化问题 (如:带边界约束的非线性最小二乘.一般的无约束最优化等),谷歌开发了一个 C++ 库 Ceres Solver 之所以取名 Ceres Solver,是为了纪念 Gaus

示例1:求极值 首先我们以Ceres库官网中的Hello World例子来进行说明.这里例子的目的是为了计算方程取得最小值时x的值.从这个方程很容易看出来当x=10时,f(x)取得最小值0.这个方程虽然没有什么实际意义,但是为了演示Ceres库还是很不错的例子. 1.编写一个g(x)=10-x的残差方程.代码如下: structCostFunctor { template <typename T> bool operator()(const T* const x, T* residual) c

转载自https://www.jianshu.com/p/e5b03cf22c80 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简易例程 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

目录 前言 1.Eigen线性代数库的安装 2.Sophus李代数库的安装 3.OpenCV计算机视觉库的安装 4.PCL点云库的安装 5.Ceres非线性优化库的安装 6.G2O图优化库的安装 7.Octomap八叉树地图库的安装 8.DBoW3词袋模型库 正文 回到顶部 前言 本篇博客主要写了视觉SLAM常用库的安装方法,主要包括Eigen线性代数库.Sophus李代数库.OpenCV计算机视觉库.PCL点云库.Ceres非线性优化库和G2O图优化库等.安装步骤是直接从高翔大牛书上搬抄过来了

折腾了几乎一天,记录一下. 最大的坑是官网给出的 1.进入ceres源代码目录下的jni目录 2.EIGEN_PATH="指向eigen库目录,即包含EIGEN文件夹的那个文件夹” ndk-build 这方法的确编译出了一个近700M的静态库,但使用时总是未定义链接错误.现在想想跟以前编译OpenCV时遇到的错误相似, 解决的办法也相似,通过cmake调用ndk的工具链编译. 我编译动态库的命令 /home/hk/Android/Sdk/cmake/3.10.2.4988404/bin/cmak

Ceres安装: 1.Ceres是一个cmak工程,首先要安装他的依赖项,使用apt-get安装. sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev 2.如果安装时找不到 cxsparse 或者其他的lib,需要添加下面的源. (1)先使用如下命令打开source.list sudo gedit /etc/apt/

Eigen库安装指南(两种方式)1.apt-get方式(假设默认安装到/usr/local/include里,若实际中默认安装到了/usr/include的话,可以对应替换下面命令的相应部分);运行命令: sudo apt-get install libeigen3-dev 运行命令:(参考第二种方法的最下面的说明) sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include 执行复制命令,将Eigen文件夹及其内容放在/usr/i

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文:   An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op

1.线性最小二乘问题 2.非线性最小二乘问题 因为它非线性,所以df/dx有时候不好求,那么可以采用迭代法(有极值的话,那么它收敛,一步步逼近): 这样求导问题就变成了递归逼近问题,那么增量△xk如何确定? 这里介绍三种方法: (1)一阶和二阶梯度法 将目标函数在x附近进行泰勒展开: (2)高斯牛顿法 将f(x)一阶展开:(1) 这里J(x)为f(x)关于x的导数,实际上是一个m×n的矩阵,也是一个雅克比矩阵.现在要求下降矢量△x,使得||f(x+△x)|| 达到最小. 为求△ x,我们需要解一

源码链接https://github.com/ethz-asl/okvis 1. 安装依赖项 sudo apt-get install cmake sudo apt-get install libgoogle-glog-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libeigen3-dev sudo apt-get install libsuitesparse-dev sudo apt-get install l

1.g2o_bal_class.h1.1 projection.hg2o还是用图模型和边,顶点就是相机和路标,边就是观测,就是像素坐标.只不过这里的相机是由旋转(3个参数,轴角形式,就是theta*nx,theta*ny,theta*ny),位移(3个参数),f,k1,k2.就是之前BA模型的实现.但是这里归一化平面坐标取得是负值,而且最后没有加cx,cy.具体实现在projection.h中的CamProjectionWithDistortion函数实现的,而其中世界坐标转成相机坐标是由rot

Vins-Fusion源码:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion 摘要 应项目需要,侧重学习stereo+gps融合 转载几篇写的比较好的博客 1. 萌新学VINS-Fusion(三)------双目和GPS融合 主函数文件与GPS融合的程序入口在KITTIGPSTest.cpp文件中,数据为KITTI数据集数据集为 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php以 [2011

1.无法打开包括文件: “Eigen/Core”: 去github上下载最新的源码 2.  "The Eigen/Array header does no longer exist in Eigen3. All that functionality has moved to Eigen/Core." 把Eigen/Array文件删掉 参考:https://github.com/MRPT/mrpt/issues/225 3.编译好lib后,新建工程,测试ceres库能否使用,报错 1&g

之前我们分享过视觉SLAM找工作.面试经历,见<2018年SLAM.三维视觉方向求职经验分享>,<经验分享 | SLAM.3D vision笔试面试问题>. 从零开始学习SLAM知识星球里,会定期发布一些常见的SLAM问题引导大家讨论,并给出参考解答.以下列举几个已经发布的问题及回答. 1.视觉SLAM方法一般分为特征点法和直接法.请简述一下特征点法和直接法的概念,以及对应的优缺点. 特征点法,根据提取.匹配 特征点来估计相机运动,优化的是重投影误差,对光照变化不敏感 ,是比较成熟

SLAM的通用框架:GSLAM GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_GSLAM_A_General_SLAM_Framework_and_Benchmark_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 SLAM技术最*取得了许多成功,吸引了高科技公司的注意.然而,如何统一现有或新兴算法的接口,有效地进行速度.健

小北师兄作品 首发于微信公众号 小北师兄 微信 ID: ncuneupa 由于排版原因,文章可能读起来不太清晰,如果想看更好的排版,可以来我的公众号:小北师兄 大家好,我是你们的小北师兄,由于工作原因,最近师兄在自学 Qt 相关知识,说起来师兄在校期间是研究算法的,一般都是纯 C++ 来实现 当时电脑环境以 Linux 发行版 Ubuntu 为主,到了工作中就转向了 Windows,刚开始确实有一些不太习惯,在 Windows 上配置环境一般比较繁琐,而且有些问题网上还不容易找到 下面进入正题,

前言 初次接触SLAM,公司要求用自己的设备来跑通vinsmono这个程序,虽然已经跑通了别人的数据包,但是真正自己上手来运行这个程序,发现真的是困难重重,特意在此记载下来整个过程,以供大家参考. 我这边使用的设备如下: 相机:公司给的杰锐微通的一款HF890 IMU: 公司给的LPMS-IG1 系统:ubuntu18.04 电脑:暗夜精灵5 相机标定 启动相机.安装标定软件 首先我们要对手上的摄像头进行标定,这个就无关无牌子了,除非你是D345i这样的大牌子. 首先usb接上电脑,我们使用官方

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. 解析求导 有些情况无法定义模板代价函数.比如残差函数是库函数,你无法知道.此时我们可以构建一个NumericDiffCostFunction,例如\[f(x)=10-x\].上面的例子变成 struct Numeric

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,是一个解很多非线性最优化问题的高效.方便的工具. 官方网站:http://ceres-solver.org/ 源码地址:https://github.com/ceres-solver/ceres-sol

官网教程: http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html 定义了一个最小二乘法求解器 自动求导的功能