文档地址:http://www.ceres-solver.org/installation.html git地址:(需要FQ下载) git clone https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solver 1.安装相关的依赖包 # CMake sudo apt-get install cmake # google-glog + gflags sudo apt-get install libgoogle-glog-dev # BLAS & LAPAC

    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 or later. Run ndk-build from inside the jni directory. Use the libceres.a that gets created.(意思是:下载NDK r9d 或更新版本,然后进入 下载

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

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提供了autodiff,后来被告之g2o也有了,那感觉ceres也没这么有优势了.不过真的要落地的肯定都

使用Ceres Solver库处理后端优化问题,首先系统的优化函数为

在Android平台上使用Ceres求解器,官方教程不明确,且编译过程遇到了很多问题. 环境 Ubuntu 18.04 源代码 https://github.com/Great-Keith/ceres-android 准备工作 Eigen 3.3.7(最新):在编译Ceres的时候需要使用. NDK r20(最新):NDK r14b版本无法使用,建议使用高于14的版本. Ceres 1.14.0(最新)已经附带在仓库中. [NOTE] Ceres其他依赖项按照官方教程进行配置,建议先检验Linu

参考博文:https://blog.csdn.net/wzheng92/article/details/79504709

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

0.            ceres-solver简介 Ceres Solver是一个C++环境下的非线性最小二乘问题的求解工具包,可用来建模并解决大型复杂的非线性最小二乘问题.这个工具包已经广泛被用于很多商业软件中.在google project里面有它的主页: http://code.google.com/p/ceres-solver/. 在Google,使用 Ceres Solver 来估测街景车.飞机和卫星的姿态:给 PhotoTours 建立 3D 模型:估测卫星图像传感器的特征等.

介绍 Ceres可以解决下列形式的边界约束鲁棒非线性最小二乘问题 (1) $\min\limits_{x}\quad \frac{1}{2} \sum\limits_{i}\rho_{i}\left( \left\| f_{i}\left( x_{i1},\ldots,x_{ik}\right)\right\|^{2} \right)$ $s.t. \quad l_{j} \leqslant x_{j} \leqslant u_{j}$ 这种形式的问题广泛地出现在科学工程领域——从拟合统计曲线到

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 a well-known estimation method used in many robotic

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

主要参考文:Ceres Solver 在Windows下安装配置笔记 eigen.gflags.glog.suitesparse按照上面的链接中的指导配置即可. 配置ceres的时候,按照上面的链接内容配置,在点击configure后会出现在findeigen.camke文件中报错,提示找不到eigen.我们需要在eigen文件中搜索该出错的文件,打开找到set(EIGEN_INCLUDE_DIR "D:/SDK/ceres/ALL_LIB/eigen/include/eigen3"

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

1. 搭建的环境和代码:win7 64bit + vs2013+CUDA7.5 http://blog.csdn.net/thesby/article/details/50880802 2. 编译,制作数据集,训练参考的: http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ http://linusp.github.io/2015/07/21/caffe-base-usage.html http://blog.csdn.NET/u013657981/articl

谷歌自己提供了安装方法,但是安装比较繁琐,我做了一定的修改,代码放到个人github上,https://github.com/hitcm/. ros下面的安装非常快捷,只需要catkin_make即可. 更多细节,可以看看知乎的问题https://www.zhihu.com/question/51348391/answer/125560951?from=profile_answer_card 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnb

转载自谷歌Cartographer学习(1)-快速安装测试 代码放到个人github上,https://github.com/hitcm/ 如下,需要安装3个软件包,ceres solver.cartographer和cartographer_ros 1.首先安装ceres solver,选择的版本是1.11,路径随意. git clone https://github.com/hitcm/ceres-solver-1.11.0.git mkdir build cd ceres-solver-1

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

上一篇博客大致说明了下ceres-solver库的编译,然后形成了一个二次开发的库,下面就是用这个二次开发库来写一个简单(其实不太简单)的DEMO来演示ceres-solver库的强大.我们以求解一个非线性的方程(椭球方程)的系数为例子.下面是椭球方程的公式. 我们要求解的就是.为了演示,我通过程序生成了一个单位球上面的一系列坐标,也就是上面的abc均为1,偏移量均为0.为了验证ceres-solver是否可以完成这个工作. 首先我们编写下面的测试代码. #include "glog/loggi

一.Cartographer简介 Cartographer是google开源的通用2D和3D定位与地图同步构建的SLAM工具,并提供ROS接口.官网地址:https://github.com/googlecartographer 二.安装方法 1.安装全部依赖项 sudo apt-get update sudo apt-get install -y \ cmake \ g++ \ git \ google-mock \ libboost-all-dev \ libeigen3-dev \ lib