到了，也就悟了
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视觉SLAM十四讲 第6讲 非线性优化

1、最小二乘法含义
2、理解高斯牛顿法和列文伯格马夸尔特方法
3、g2o库和ceres库使用

文章目录

      • 1、状态估计问题
        • 1.1 最大似然估计
        • 1.2 如何求最大似然（转化为最小二乘）
      • 2、最小二乘问题 解决
        • 2.1 引言（简单最小二乘问题）--（引出迭代法）
        • 2.2 迭代优化解法1---一阶和二阶梯度（有问题）
        • 2.3 迭代优化解法改进（常用1：GN高斯牛顿法）
        • 2.4 迭代优化解法改进（常用2：LM列文伯格（SLAM用））
      • 3、实践ceres库
      • 4、g2o库（图优化库）对比ceres库
      • 终. 总结

1、状态估计问题

1.1 最大似然估计

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1.2 如何求最大似然（转化为最小二乘）

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2、最小二乘问题 解决

2.1 引言（简单最小二乘问题）–（引出迭代法）

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2.2 迭代优化解法1—一阶和二阶梯度（有问题）

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2.3 迭代优化解法改进（常用1：GN高斯牛顿法）

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2.4 迭代优化解法改进（常用2：LM列文伯格（SLAM用））

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3、实践ceres库

（1）定义优化问题
（2）设置选项，参数等
（3）输入到ceres求解即可
优点：提供自动求导，不必计算雅可比，其导数属于数值导数

视觉SLAM十四讲 第6讲 非线性优化_第15张图片
在这里插入图片描述
视觉SLAM十四讲 第6讲 非线性优化_第16张图片

4、g2o库（图优化库）对比ceres库

（1）顶点表示优化变量，边表示误差
（2）定义顶点和边的类型
（3）构建图
（4）选择优化算法
（5）调用g2o优化

视觉SLAM十四讲 第6讲 非线性优化_第17张图片

终. 总结

视觉SLAM十四讲 第6讲 非线性优化_第18张图片
视觉SLAM十四讲 第6讲 非线性优化_第19张图片

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