Ceres-Solver学习笔记(1)
来源:互联网 发布:鸟哥linux基础篇 pdf 编辑:程序博客网 时间:2024/06/15 22:05
Ceres-Solver是google出的解决非线性最小二乘问题的库,非线性最小二乘问题具有如下形式:
ρi(∥fi(xi1,…,xik)∥2)是我们所说的残差,fi(⋅)在Ceres中叫做CostFunction,ρi(⋅)叫做LossFunction,用来剔除异常值影响。
Ceres最简单的应用,其他博主的博客中已经有很好的说明, Ceres-Solver库入门
这里做一个小的总结:
对于AutoDiffCostFunction类型的CostFunction,我们构造一个结构体,重写template operator(),注意类型为模板类型,重新定义了()函数,将结构体作为AutoDiffCostFunction的参数。
// structstruct CostFunctor { template <typename T> bool operator()(const T* const x, T* residual) const { residual[0] = T(10.0) - x[0]; return true; }};// make CostFunctionCostFunction* cost_function = new AutoDiffCostFunction<CostFunctor, 1, 1>(new CostFunctor);problem.AddResidualBlock(cost_function, NULL, &x);
对于NumericDiffCostFunction类型的CostFunction,与AutoDiffCostFunction类似,只不过将结构体的接收类型不再是模板类型,用double类型代替了模板类型。
// structstruct NumericDiffCostFunctor { bool operator()(const double* const x, double* residual) const { residual[0] = 10.0 - x[0]; return true; }};// make CostFunctionCostFunction* cost_function =new NumericDiffCostFunction<NumericDiffCostFunctor, ceres::CENTRAL, 1, 1>( new NumericDiffCostFunctor);problem.AddResidualBlock(cost_function, NULL, &x);
谷歌推荐类型为AutoDiffCostFunction,C++模板的使用使得AutoDiff效率更高,而数值的差花费更多,容易出现数字错误,导致收敛速度变慢。
在有些情况下,不使用AutoDiffCostFunction,例如我们用近似的方式计算导数,而不是用AutoDiff的链式法则,我们需要自己的残差和Jacobin计算。这时我们定义一个CostFunction或者SizedCostFunction的子类。
class QuadraticCostFunction : public ceres::SizedCostFunction<1, 1> { public: virtual ~QuadraticCostFunction() {} virtual bool Evaluate(double const* const* parameters, double* residuals, double** jacobians) const { const double x = parameters[0][0]; residuals[0] = 10 - x; // Compute the Jacobian if asked for. if (jacobians != NULL && jacobians[0] != NULL) { jacobians[0][0] = -1; } return true; }};
SimpleCostFunction::Evaluate 提供一个 parameters 数组作为输入, 输出 residuals 数组作为残差 ,输出数组 jacobians来显示Jacobians. jacobians是一个可选项,Evaluate检查他是否为 non-null,如果非空,就用残差方程的导数来填充他,因为残差方程是线性的,所以jacobians是常数。(输出惨差和jacobians怎么用? 如何构建CostFunction?)
对于有多个残差的情况,我们可以构建多个AutoDiffCostFunction,例如
f1(x)f2(x)f3(x)f4(x)F(x)=x1+10x2=5‾√(x3−x4)=(x2−2x3)2=10‾‾‾√(x1−x4)2=[f1(x), f2(x), f3(x), f4(x)] // struct /* struct F1 F2 F3 is omited */ struct F4 { template <typename T> bool operator()(const T* const x1, const T* const x4, T* residual) const { residual[0] = T(sqrt(10.0)) * (x1[0] - x4[0]) * (x1[0] - x4[0]); return true; } }; // make CostFunction problem.AddResidualBlock( new AutoDiffCostFunction<F1, 1, 1, 1>(new F1), NULL, &x1, &x2); problem.AddResidualBlock( new AutoDiffCostFunction<F2, 1, 1, 1>(new F2), NULL, &x3, &x4); problem.AddResidualBlock( new AutoDiffCostFunction<F3, 1, 1, 1>(new F3), NULL, &x2, &x3) problem.AddResidualBlock( new AutoDiffCostFunction<F4, 1, 1, 1>(new F4), NULL, &x1, &x4);
AddResidualBlock函数是一个模板函数,模板参数为”CostFunction,LossFunction,param1,param2,…”,LossFunction可以为NULL,表示不使用LossFunction,param最多有10个。
接下来会对Ceres例程做一下学习。
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