非线性优化第7页

视觉SLAM——非线性优化问题

SLAM位姿求解问题根本上是一个不断进行非线性优化到最优值的问题。1.最大似然问题。位姿估计本身是求解最大似然估计，即在什么样的状态下xk，最可能产生现在观测到的数据。

菀er·2020-07-29 00:10

Ceres Solver 非线性优化库使用

*https://www.cnblogs.com/shang-slam/p/6821560.html*http://blog.csdn.net/liminlu0314/article/details/16808239*http://ceres-solver.org/features.htmlCeresSolver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，T

EwenWanW·2020-07-29 00:04

Ceres 学习安装、编译、求解Options参数

1.3.2rospackage1.4指定版本+本地安装1.5使用步骤2.Ceres的Options详解2.1常用参数2.2优化方法无关参数2.3信任区域2.4线搜索1.基础Ceressolver是谷歌开发的一款用于非线性优化的库

xiaoma_bk·2020-07-29 00:16

Ceres Solver 在Windows下安装配置笔记

引子因为项目需要用到CeresSolver这个库实现非线性优化，这几天投入了很多时间来学习研究。没想到的是，这个库的安装就非常繁琐。官方的安装指南写的却过于简略。

小政哥·2020-07-29 00:58

Ceres使用

定义：ceres是一款非线性优化问题的数值求解器。

酸菜余·2020-07-28 22:38

多目标优化

最优化问题的分类1）无约束和有约束条件；2）确定性和随机性最优问题（变量是否确定）；3）线性优化与非线性优化（目标函数和约束条件是否线性）；4）静态规划和动态规划（解是否随时间变化）。

wanpeng029·2020-07-28 21:00

WLQ孤星泪·2020-07-28 21:43

理解slam中的非线性优化问题

理解slam中的非线性优化问题状态估计——最大后验估计最大后验估计——最小二乘最小二乘——非线性最小二乘主要参考了高翔老师的14讲中的知识，以及结合imu预积分论文（On-manifoldpreintegrationforreal-timevisual-inertialOdometry

H速写不读书H·2020-07-28 21:12

VINS-MONO边缘化策略

VINS中的滑窗优化策略，将滑出窗外的帧与滑窗内的帧的约束使用边缘化的形式保存为先验误差进行后续非线性优化，以保留约束信息。本文对具体的方案进行记录。

Lemonade__·2020-07-28 20:36

视觉SLAM十四讲学习笔记——第六章非线性优化

视觉SLAM十四讲学习笔记——第六章非线性优化6.1状态估计问题6.1.1最大后验与最大似然6.1.2最小二乘的引出6.2非线性最小二乘6.2.1一阶和二阶梯度法6.2.2Gauss-Newton6.2.3Levenberg-Marquadt6.1

HIT_NOVA·2020-07-28 20:33

SLAM－－非线性优化－－思路整理

待解决问题：得知观测数据，求最可能的位姿。说明：最大似然估计－>求负对数最小值－>根据得到的负对数最小的简化方程提出slam的误差优化模型（运动误差和观测误差的平方和）（也就是待优化的目标函数）－>引入最小二乘法模型－>目标函数（平方式子||f(x)||^2）－>求解目标函数（不方便求导时，引入增量△x）－>求解增量－>两类方法（一阶和二阶梯度法）（Gauss-Newton、Levenberg-M

Mshone·2020-07-28 20:31

VIO概述　On-Manifold Preintegration for Real-Time Visual--Inertial Odometry

目前的研究方向可以总结为在滤波算法中实现高精度，在优化算法中追求实时性．当加入IMU后，研究方向分为松耦合和紧耦合，松耦合分别单独计算出IMU测量得到的状态和视觉里程计得到的状态然后融合，紧耦合则将IMU测量和视觉约束信息放在一个非线性优化函数中去优化

weixin_34050427·2020-07-28 18:51

SLAM中的优化理论（二）- 非线性最小二乘

本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法。

Just do it·2020-07-28 17:09

《视觉slam十四讲》之第6讲－非线性优化

最小二乘法的导出最小二乘法可以由最大似然估计进行导出最大似然函数相机的经典SLAM模型第一个为运动方程，第二个为观测方程。wk;vk;j噪声项，假设服从零均值的高斯分布：我们说，对机器人状态的估计，就是求已知输入数据u和观测数据z的条件下，计算状态x的条件概率分布：当我们没有测量运动的传感器，只有一张张的图像时，即只考虑观测方程带来的数据时，相当于估计P(xjz)的条件概率分布。根据贝叶斯法则可知

weixin_30699465·2020-07-28 16:32

Matlab非线性优化函数：fmincon();

%定义目标函数；functionf=myfun(x)f=x(1)^2+x(2)^2+8;end%非线性约束；function[c,ceq]=nonlia(x)c=-x(1)^2+x(2);%不等式约束；ceq=-x(1)-x(2)^2+2;%等式约束；end%在命令窗口输入：A=[];b=[];Aeq=[];beq=[];lb=[0;0];ub=[];x0=[0;0];[x,fval,exitfl

weixin_30667649·2020-07-28 16:41

ORB-SLAM-Mono论文要点总结（六）——— 附录-非线性优化 Nonlinear Optimizations

非线性优化BA优化[1]地图点的3-D位置坐标为Xw,j∈R3X_{w,j}\inR^3Xw,j∈R3，关键帧位姿变换Tiw∈SE(3)T_{iw}\inSE(3)Tiw∈SE(3)(变换空间)。

blowballs·2020-07-28 14:17

手把手讲解在ubuntu16.04安装视觉SLAM14讲中的全部第三方库

章节一、初识SLAM（g++，cmake）二、三维空间刚体运动（g++，cmake，pangolin）三、李群和李代数（Sophus）四、相机和图像（OpenCV3，PCL）五、非线性优化（Ceres，

丁小伦·2020-07-28 14:45

《视觉SLAM-非线性优化与g2o-高翔》笔记

《视觉SLAM-非线性优化与g2o-高翔》笔记本文是观看视频《视觉SLAM-非线性优化与g2o-高翔》整理的笔记。

sixgod2012·2020-07-28 11:49

视觉SLAM十四讲_4-相机模型和非线性优化

目录往期内容回顾1.针孔相机模型与图像2.OpenCV实践-图像拼接3.批量状态估计问题4.非线性最小二乘5.实践:Ceres和g2o往期内容回顾1.针孔相机模型与图像2.OpenCV实践-图像拼接3.批量状态估计问题4.非线性最小二乘Gauss-Newton对比Newotn法：GN方法中不用直接计算hessian矩阵，而是使用Jacobi矩阵的乘积做近似，这样既可以用到二阶的信息，又能回避掉He

skyjhyp11·2020-07-28 11:11

【SLAM】视觉SLAM十四讲（四：相机模型与非线性优化）

图像去畸变对一张桶形失真的图片进行去畸变畸变模型有两种：径向畸变：由镜头形状导致切向畸变：透镜与成像平面未严格平行去畸变代码intmain(intargc,char**argv){//畸变参数doublek1=-0.28340811,k2=0.07395907,p1=0.00019359,p2=1.76187114e-05;//相机内参doublefx=458.654,fy=457.296,cx=

huangyuan2019·2020-07-28 06:01

迭代估计方法---LM迭代

LM算法是介于牛顿法与梯度下降法之间的一种非线性优化方法，对于过参数化问题不敏感，能有效处理冗余参数问题，使代价函数陷入局部极小值的机会大大减小，这些特性使得LM算法在计算机视觉等领域得到广泛应用。

看风景的人lsy·2020-07-28 06:38

Ceres 入门教程---Ceres Solver新手攻略

Ceressolver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。

FranticPJ·2020-07-28 06:41

#每天一一篇论文#（218/365）ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system

orbslam的突出鲁棒性和准确性是因为它能够检测关键帧之间的宽基线匹配，并通过非线性优化来利用这些匹配，但它只能处理单个建图。OrbslamAtlas为多地图竞技场带来了广泛的基

流浪机器人·2020-07-28 06:26

视觉slam14讲——第10讲后端1

手动记录主要是为了深入理解涉及到的主要内容如下理解后端的概念理解以EKF为代表的滤波器后端工作原理理解非线性优化的后端，明白稀疏性是如何利用的使用g2o和Ceres实际操作后端优化前端视觉里程计能给出一个短时间内的轨迹和地图

leeayu·2020-07-28 05:39

SLAM中常用的非线性优化算法学习笔记

TableofContents1.优化的由来和梯度下降法2.最速下降法和牛顿法3.（Guass-Newton）高斯-牛顿法4.（Levenburg-Marquadt）列文伯格-马夸尔特方法5.小结本文为高博《视觉SLAM十四讲》第六讲的学习笔记。1.优化的由来和梯度下降法了解过机器学习相关算法的话，都知道优化这个词语。优化指的是通过改变某个函数中的自变量，来得到的最小值或者最大值。我们把这里的优化

文科升·2020-07-28 04:31

视觉SLAM非线性优化之Ceres solver 和 G2o

——伊索3月就要结束了~最近在看视觉SLAM的一些东西，把高博的非线性优化章节理解整理下，对传感器的融合优化很有帮助：=首先(白话)解释下：关于SLAM的概念基础就不细说了，可以百度下，经典的SLAM模型主要是由一个状态

I-am-Unique·2020-07-28 03:14

视觉SLAM笔记(三)-非线性优化

SLAM问题中，机器人自身的状态估计主要有两种方式:基于滤波器的方法(Kalmanfilter,Particlefilter等)和基于非线性优化的方法，目前主流的SLAM方案均使用了非线性优化方法状态估计经典

lufan11223·2020-07-28 02:57

SLAM专题（6）-- 非线性优化

0.摘要：SLAM中经常遇到非线性优化问题：多个误差项平方和组成的最小二乘问题，两个最常见的梯度下降方法-非线性优化方案：高斯牛顿法、裂纹伯格-马夸尔特方法。

hhaowang·2020-07-27 23:37

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM Syetem 讲解 3

非线性优化BundleAdjustment位姿图优化相对Sim3优化graphSLAMg2o多角度几何学homographyfundamentalmatrix转载请注明：http://blog.csdn.net

Snail_Walker·2020-07-27 19:34

Ceres Solver使用说明

www.ceres-solver.org/nnls_tutorial.html#robust-curve-fitting参考文章：一文助你Ceres入门——CeresSolver新手向全攻略使用Ceres求解非线性优化问题

low米·2020-07-27 19:29

非线性优化（高翔slam---第六讲）

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

a7691176·2020-07-27 18:59

利用ceres solver解大规模线性方程组

ceres是Google公司用来解决非线性优化问题的开源库，主要是为了解决SFM问题中的光束法平差而设计的。与一般的矩阵运算库不同的是，我们只需要给ceres提供原始的

怎么没暖气·2020-07-27 17:54

[SLAM]（2-1）：经典视觉SLAM框架、视觉里程计、后端优化、回环检测

1.经典视觉SLAM框架一共由两条主线构成，且这两条主线同时进行：传感器数据——>>前端视觉里程计——>>后端非线性优化——>>建图传感器数据——>>回环检测——>>后端非线性优化——>>建图传感器信息读取

Robot_Starscream·2020-07-27 17:19

SLAM--相机图像与非线性优化

第5讲相机与图像1相机模型相机模型是用来描述将三维世界坐标系中的坐标点映射到二维图像平面的过程使用针孔和畸变两个模型来描述整个投影过程。1.1针孔相机模型(1)相机坐标系内中物理坐标点Pc~=[X,Y,Z]TPc~=[X,Y,Z]T,(2)成像平面内成像坐标点P′=[X′,Y′,Z′]TP′=[X′,Y′,Z′]T,焦距为ff,通过对称成像平面和归一化成像平面得到二者关系为X′=fXZY′=fYZ

L_smartworld·2020-07-27 16:41

视觉SLAM作业（四）相机模型与非线性优化

视觉SLAM作业（四）相机模型与非线性优化一图像去畸变现实生活中的图像总存在畸变。

GuoBen_·2020-07-27 15:10

【ORB-SLAM论文笔记】ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

前言ORB-SLAM于2015年提出，其具有基于特征点的视觉里程计、基于非线性优化的后端、基于词袋的回环检测功能，采用的三线程的SLAM框架非常经典，并在其改进版ORB-SLAM2中同时支持单目、双目、

Manii·2020-07-27 12:46

【ORB-SLAM论文笔记】ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System（ORB-SLAM：精确多功能单目SLAM系统）

前言ORB-SLAM于2015年提出，其具有基于特征点的视觉里程计、基于非线性优化的后端、基于词袋的回环检测功能，采用的三线程的SLAM框架非常经典，同时支持单目、双目、RGBD，具有良好的泛用性。

Manii·2020-07-27 12:46

#每天一篇论文# 231/365 orbslam-Atlas：一个鲁邦而精确的多地图系统

orbslam的突出鲁棒性和准确性是因为它能够检测关键帧之间的宽基线匹配，并通过非线性优化来利用这些匹配，但它只能处理单个映射。Orbsl

流浪机器人·2020-07-27 12:57

VIO算法总结（二）

VIO后端，后端有两种方法，一种是非线性优化，另一种是滤波，这两种有啥区别呢？其实这里面的知识还挺多的。

金木炎·2020-07-27 12:19

vins-fusion代码解读[四] 图像回环检测loop_fusion主体

vins_fusion与vins_mono一个差别在于，回环检测的点云数据在mono中有回调供给VIO进行非线性优化，而在fusion中，VIO估计完全独立于回环检测的结果。

乌龟抓水母·2020-07-27 12:23

SLAM4-非线性优化

一、状态估计有两个方程，x是相机位姿，u是位姿改变数据，y是路标点在相机坐标系的坐标，z是路标点在图片上的坐标状态估计问题：在有一个已知的xk-1时，通过uk我们求出xk;通过yj,xk我们求出zk；但是问题是求的过程中都会有噪声wk,vk，所以我们只能求出来xk和zk的概率分布，所以构成了状态估计问题!](https://img-blog.csdnimg.cn/2020070409274871.

Summer_star_summer·2020-07-27 11:13

俯视两道中学平面几何题

比如下面这个问题，如果从带约束的非线性优化的角度看，就是求以四边形的面积为“目标函数”的最大化问题的最优点。决策变量定义为一个角的正弦值。

lcfactorization·2020-07-16 01:03

VINS-Mono翻译

然而，由于缺乏直接距离测量，在IMU处理、估计器初始化、外部标定和非线性优化等方面提出了重大挑战。

是皮皮攀呀，·2020-07-15 18:44

Ceres入门

Ceressolver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。

Optimization·2020-07-15 18:44

GTSAM总结

它与g2og2o不同的是，g2og2o采用稀疏矩阵的方式求解一个非线性优化问题，而GTSAM是采用因子图（factorgraphs）和贝叶斯网络（Bayesnetworks）的方式最大化后验概率。

Huihui_Lv·2020-07-15 17:32

OpenCV实现SfM（四）：Bundle Adjustment

BA本质上是一个非线性优化算法，

aipiano·2020-07-15 16:20

VINS-Mono代码学习记录（八）--processImage( )续(包含初始化）

接下来继续吧…在processImage()中，涉及到初始化的代码为：//[4]判断是初始化还是非线性优化if(solver_flag==INITIAL)//初始化{if(frame_count==WINDOW_SIZE

一直等待花开１·2020-07-15 06:15

VINS-Mono 论文解读（IMU预积分残差+Marg边缘化）

融合方案：本文贡献：0、总体框架0.1数据预处理（IMU预积分见标题1）0.2初始化A.滑动窗口(SlidingWindow)纯视觉SfMB.视觉惯性校准（IMU预积分与视觉结构对齐）0.3紧耦合后端非线性优化

try_again_later·2020-07-14 23:18

视觉SLAM——特征点法与直接法对比以及主流开源方案对比 ORB LSD SVO DSO

前言单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。

Manii·2020-07-14 20:07

VINS-Mono代码解读——状态估计器流程 estimator 写在初始化和非线性优化前

这个模块可以说是VINS的最核心模块，从论文的内容上来说，里面的内容包括了VINS的估计器初始化、基于滑动窗口的非线性优化实现紧耦合，即论文第五章（V.ESTIMATORINITIALIZATION）第六章