Dogleg

机器人中的数值优化（十一）——高斯牛顿法、LMF方法、Dogleg方法

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例  十五、高斯牛顿法  1、最小二乘问题  最小二乘(LeastSquares，LS)问题的定义如下：  min⁡f(x)=12
慕羽★·2023-09-05 09:59

《视觉SLAM十四讲》读书笔记（四）

一阶和二阶梯度法（1）最速下降法（2）牛顿法（3）小结1（4）**补充：矩阵求导公式**6.2.2高斯牛顿法**高斯牛顿法的缺陷**6.2.3列文伯格——马夸尔特方法列文伯格-马夸尔特算法伪代码6.2.4Dogleg
家家的快乐空间·2023-09-03 01:24

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（八）

Ceres和g2o库2.gaussewton项目3.ceresCurveFitting项目4.g2oCurveFitting项目二、第6讲的普通习题1.证明式子2.调研各种方法3.高斯牛顿法的细节4.DogLeg
从此刻开始不同·2022-12-23 15:48

暴力拆解《Numerical Optimization》之信任域方法（下）——Dogleg（狗腿方法）

这一节，我们来介绍一下DogLeg方法。还记得模型函数吗：在Dogleg方法中，要求模型函数中的B必须是正定矩阵。至于为什么，先卖个关子，学完之后你自然就明白了。
Fiona_ll·2022-12-05 21:03

VINS-MONO边缘化策略

紧耦合VIO处理的两种误差分别为IMU误差与图像误差，采用LM、GN、Dogleg等方式迭代求解待优化参数增量，以求得最大似然估计，最小化非线性化误差。
Lemonade__·2020-07-28 20:36

实习 ：后端优化GN/LM

高斯牛顿法比梯度下降法更容易收敛，迭代更少次数，梯度下降法可能会局部最优，牛顿法用一个二次曲面拟合当前所处位置的局部曲面，梯度下降法用一个平面拟合当前局部曲面，高斯牛顿是牛顿法在求解非线性最小二乘问题的特例Dogleg
孔小葵要加油·2020-07-28 06:48

Dogleg“狗腿”最优化算法

近期刚学习了dogleg狗腿最优化算法，老师给出了一个大体的框架并给出了一个练习，让我们用程序去实现它，鉴于本人刚刚开始接触最优化，对MATLAB语言的使用也很生疏，在网上查阅了大量的资料，一个通宵把算法写出来
qqlu_did_lq·2020-07-14 21:54

基于Dogleg思想和精确Hessian的信赖域方法及实例（附MATLAB程序）

关于信赖域方法的完整介绍，请参照博客信赖域方法。优化问题简介此处我们简要介绍理论计算：给定无约束优化问题min⁡x∈Rnf(x),\min\limits_{x\in\mathbb{R}^n}f(x),x∈Rnminf(x),其中f(x):Rn→Rf(x):\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}f(x):Rn→R是一个nnn维实值函数。由Taylor定理知f(xk+p)=fk+gkTp+
waitingwinter·2020-07-12 04:16

视觉VIO--5.LM和Dogleg的对比与改进

题目1a.选用更优的LM策略，使得VINS-Mono在MH-05数据集上收敛速度更快或者精度更高b.实现dog-leg算法替换LM算法，并测试替换后的VINS-Mono在MH-05上算法精度LM算法流程图初始化LM参数normalequation求解更新阻尼因子解体思路：滑动优化过程中，特别是滑动窗中关键帧数量稳定时，margin掉一帧和新增一帧，优化问题的结构不会产生很大变化，因此上次优化结果可
南山二毛·2020-07-11 15:13

DoglegMethod——“狗腿”算法（下）

好吧，楼主经过努力的调试找BUG，终于可以给大家写这个下篇了，为了验证Dogleg算法对于一般的函数也管用，楼主把优化的函数换成了y=(x1-1)*(x1-2)*(x1-3)*(x1-4)+(x2-1)
KCDKFT·2020-07-11 10:45

[optimization]Dogleg Method狗腿算法

实现信赖域框架下的狗腿算法，matlab代码：function[x_opt,y]=dogLeg() %init x=[10*rand(1),10*rand(1)]'; nIter=100; delta
happyer88·2016-03-10 17:00

共轭梯度法（Conjugate Gradient Methods-CG）在回归分析的应用和比较

 前4节讲了Trust-Region+DogLeg、最速下降法(SD)、Barzilar,Borwein（BB）法。 
hlx371240·2014-10-06 11:00

Trust-Region with DogLeg method 信赖域和狗腿法的最优化求解

    刚上研一，我选了一门叫《最优化算法的课》，里面讲到有很多优化的算法，如大家耳熟能详的梯度下降法、牛顿法等等，这些算法大量运用于《数据挖掘》《模式识别》《机器学习》等课程之中，解决一些回归、拟合及模式分类的一些参数优化问题。《最优化计算方法》中讲了很多参数的优化算法，本文主要讲一下“信赖域with狗腿法“算法。  我们遇到的大多数是一些实际的问题，这门课是我们学校数学学院开的，原教材里讲了很
hlx371240·2014-09-29 21:00

DoglegMethod——“狗腿”算法（下）

好吧，楼主经过努力的调试找BUG，终于可以给大家写这个下篇了，为了验证Dogleg算法对于一般的函数也管用，楼主把优化的函数换成了y=(x1-1)*(x1-2)*(x1-3)*(x1-4)+(x2-1)
kuaitoukid·2013-12-05 23:00

DoglegMethod——“狗腿”算法（中）

这周上完最优化算法，又跑去问了问老师Dogleg算法上的疑问，应该说是解决了上篇日志《DoglegMethod——“狗腿”算法（上）》的疑问，也纠正了我对于信赖域方法的一些错误的看法。
kuaitoukid·2013-11-28 20:00
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