ceres 第4页

查看ubuntu安装的库版本+当前电脑使用的库的版本记录

Cc1924·2023-01-14 10:17

Ubuntu查看OpenCV，Eigen，Ceres等库的版本

查看OpenCV版本pkg-config--modversionopencv查看Eigen版本vim/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/Macros.h查看Ceres

马克西姆0·2023-01-14 10:46

Ceres 学习

来源（官网教程才是永远的神！！！！！！！！）：Non-linearLeastSquares—CeresSolver1.构建最小二乘问题structCostFunctor{templatebooloperator()(constT*constx,T*residual)const{residual[0]=10.0-x[0];returntrue;}};//仿函数——模板化intmain(intargc

yaya@根号三·2023-01-14 10:39

Ubuntu20.04配置SLAM环境

文章目录1.安装ROS2.安装OpenCV3.Eigen4.fmtsophus需要依赖fmt库5.sophus6.ceres7.pangolin1.安装ROS官网http://wiki.ros.org/

呼叫江江·2023-01-12 13:33

ZED2运行VINS-MONO初试

具体可根据VINS-MONO实践1）ceres编译报错error:‘integer_sequence’isnotamemberof‘std’

可即·2023-01-12 11:57

Ubuntu18.04运行Vins-Fusion

Dependenciesforbuildingpackages4.安装ros与opencv的桥接工具包5.验证ros是否安装成功二.安装eigen三.安装opencv1.进入下载opencv的根目录四.安装ceres1

wzj5530·2023-01-12 11:23

Colmap安装与实践

目录官网下载代码安装依赖1.安装CUDA,cuDNN2.安装ubuntu自带库3.安个Ceres优化库，可以建一个colmap的大文件夹，库放在里面4.编译colmap5.运行起来6.数据集准备7.图形界面操作参考网址官网下载代码源码下载地址

zaf赵·2023-01-11 17:56

三维建模工具colmap的安装与使用记录

才安装了Ubuntu新系统，从零开始安装colmap1.依赖项安装（1）ceres安装sudoapt-getinstallliblapack-devlibsuitesparse-devlibcxsparse3.1.2libgflags-devlibgoogle-glog-devlibgtest-devgitsudoapt-getinstalllibeigen3

如雾如电·2023-01-11 17:21

二.因子图优化学习---董靖博士在深蓝学院的公开课学习（2）

/weixin_36773706/article/details/122440411第二部分：第三方库应用miniSAM库：提供了python和numpy的API，提供了线性代数求解器（包括QR分解）ceres

goldqiu·2023-01-10 09:23

slam优化库，优化方法，G2o Ceres的学习

文章目录ch6-ceres、g2o等前言1.G2o**1.1代码：【G2o:exp(ax^2+bx+c)】****1.2理论-原理方面：****1.3G2O常见函数分析**【**1.3.5定义图的顶点和边

A172494·2023-01-09 19:11

G2o，GTSAM，Ceres，Tensorflow优化器的方法比较

Ceres是针对所有种类的函数的优化，所以只能用最速梯度下降法。G2o是求解的一个标准的最小二乘GTSAM准确的说不是解的优化方程。而是先把一个概率图的联合概

chamomoe·2023-01-08 19:01

Ceres解决实车SLAM后端优化问题

一家之言，仅作分享，如有不合理或需要改进的地方，欢迎各位讨论。BA与位姿图优化的区别SLAM后端优化常用的方法有BA和位姿图优化。二者的区别有：优化变量不同。BA优化的是观测到的路标和相机位姿。位姿图优化（posegraph）优化的是相机的位姿。代价函数的误差项不同。BA的代价函数的误差项是3D路标点重投影后的像素坐标值与实际观测到的像素坐标值的误差。位姿图优化的误差项是两个相邻帧的位姿之间变换的

NieBP·2023-01-08 19:28

从零开始搭二维激光SLAM --- 基于gtsam的后端优化的代码实现

上一篇文章我们分析了如何使用ceres进行位姿图的优化.这篇文章来讲一下如何使用gtsam进行位姿图的优化.1gtsam简介gtsam是最近几年火起来的一个优化库.GTSAM（GeorgiaTechSmoothingandMapping

李太白lx·2023-01-08 19:27

从零开始搭二维激光SLAM --- 基于ceres的后端优化的代码实现

进行位姿图的优化.由于g2o天然是进行位姿图优化的,所以十分契合karto的位姿图的接口,只需要将对应的顶点和约束分别赋值过去就可以了.这篇文章我们来看一下另一个比较常用的优化库Ceressolver.1ceres

李太白lx·2023-01-08 19:57

slam优化eigen,ceres,g2o,gtsam,pcl

eigen:SLAM本质剖析-Eigen-古月居ceres:https://guyuehome.com/34633g2o:SLAM本质剖析-G2O-古月居gtsam:SLAM本质剖析-GTSAM-古月居

和道一文字_·2023-01-08 19:25

非线性优化库学习资料：Ceres Gtsam G2o

其中Ceres资料最完善也相对稳定，是谷歌的非线性优化库，GoogleCartographer就是调用了该库。

一抹烟霞·2023-01-08 19:54

SLAM中姿态估计的图优化方法比较（g2o/Ceres/GTSAM/SE-Sync）

编辑|深蓝AI点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取后台回复【SLAM综述】获取视觉SLAM、激光SLAM、RGBD-SLAM等多篇综述！本文是对论文《AComparisonofGraphOptimizationApproachesforPoseEstimationinSLAM》的带读~◐1.摘要对于位置环境中的自主导航问题，同步定位与建图(Simultaneouslo

自动驾驶之心·2023-01-08 19:53

g2o ceres gtsam SE-Sync

后端优化常用的库有g2oceresgtsam和se-sync这篇博客首先介绍se-sync，然后比较四种库之间的差异。编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）朗之万分布，这是我最近第二次看到他了，还有一个是结合SOS凸性来解决最小二乘问题的。编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选

whu_hy·2023-01-08 19:23

视觉SLAM十四讲第六讲

学习Ceres库和g2o库的基本使用方法。

菜菜的阿远·2023-01-08 16:59

从零点开始的参考orb以及vins搭建imu+camera的slam系统——学习记录以及踩坑记录以及讨论交流文章（持续修改更新）

2022.6.14，修改之前错误的意识1.我的环境双系统下：ubuntu20LTS；ROS20；opencv4：pangolin、g2o、ceres等等。

fikimi·2023-01-07 22:56

使用ceres编译报错 error: ‘integer_sequence’ is not a member of ‘std‘

编译报错error:‘integer_sequence’isnotamemberof‘std‘修改CMakeLists.txt将设置c++标准的set(CMAKE_CXX_FLAGS"-std=c++11")替换为set(CMAKE_CXX_STANDARD14)#使用C++14标准可以用vscode全局搜索替换。

liushuo1024·2023-01-06 16:11

Ubuntu20.04+ROSnoetic运行A-LOAM并保存TUM格式轨迹

1、准备工作需要提前安装Ceressolver和PCL，如果你安装的是完整版ROS那么PCL已经自动安装好了，ceres安装参见我另一篇博客https://blog.csdn.net/weixin_53073284

大聪明墨菲特·2023-01-04 16:23

Ubuntu20.04运行ALOAM程序

学习目标：Ubuntu20.04运行ALOAM程序学习内容：一、运行前准备1.安装CeresSolverhttps://github.com/ceres-solver/ceres-solver*安装依赖环境

weixin_45804369·2023-01-04 16:22

aloam学习笔记(一)

1.aloam地址GitHub-HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM:AdvancedimplementationofLOAM2.安装aloam的一些依赖主要是两个ceres和pcl

hex_refugeeeee·2023-01-04 16:52

ubuntu20.04下ros运行A-LOAM

noetci），接下来请跟我一起来跑一下这个算法，点开这个Github开源地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM首先根据代码要求，需要提前安装两个，Ceres

weixin_43910370·2023-01-04 16:22

A-LOAM编译运行过程中Ceres库问题

ceres库问题/home/l/Projects/ALOAM/src/A-LOAM/src/laserMapping.cpp:Infunction‘voidprocess()’:/home/l/Projects

木子雨舟·2023-01-04 16:21

ubuntu20.04跑A-LOAM代码实测

ROS，接下来请跟我一起来跑一下这个算法，点开这个Github开源地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM首先根据代码要求，需要提前安装两个，Ceres

songjuc·2023-01-04 16:20

2 用D435i运行VINS-fusion

编译错误解决方法2VINS-Fusion跑数据集3用相机运行VINS-Fusion环境：Ubuntu20.04+ROS-Noetic1VINS-fusion的安装1.1环境和依赖的安装编译VINS需要ROS，Ceres

jiaxierhhh·2023-01-03 13:52

关于安装ceres时报错‘exclusive_scan‘ is not a member of ‘std‘的问题解决

最近在跑orb_slam，在安装ceres时碰到了error没有解决。先说结论，把gcc和g++升级到11版本即可。

虎年喵飞飞·2023-01-03 07:49

视觉SLAM十四讲CH7课后习题10_2

转载于：在ceres中实现ICP优化（仅优化位姿）_luo870604851的博客-CSDN博客一.仅优化位姿构造类和代价函数：structICPCeres{ICPCeres(Point3fuvw,Point3fxyz

长沙有肥鱼·2023-01-01 17:27

视觉SLAM十四讲作业练习（7）BA

├──bundle_adjustment_ceres.cpp├──bundle_adjustment_g2o.cpp├──cmake│ ├──CeresConfig.cmake.in│ ├──FindBLAS.cmake

花舞の街道·2023-01-01 17:49

非线性优化Ceres的学习和使用（一）

本文参考视觉slam十四讲实现使用Ceres拟合曲线。

火星机器人life·2022-12-30 21:31

SLAM——之G2O函数库

1.G2O示例相较于Ceres而言，G2O函数库相对较为复杂，但是适用面更加广，可以解决较为复杂的重定位问题。Ceres库向通用的最小二乘问题的求解，定义优化问题，设置一些选项，可通过Ceres求解。

guoqiang_sunshine·2022-12-30 21:29

查看eigen,opencv,python各种库版本的命令，查看版本

python2--version#查看python2安装版本2.3：python3--version#查看python3安装版本opencv:pkg-config--modversionopencv查看ceres

王不偏·2022-12-30 19:11

ceres 学习笔记

目录介绍基本流程例题1helloword数值法求导例题2:求解鲍威尔方程的最小值例题3曲线拟合例题4BundleAdjustment例题5复杂的曲线拟合补充参考介绍Ceres可以解决以下形式的边界约束鲁棒化非线性最小二乘问题表达式

每天都在努力学习SLAM的小黑·2022-12-30 07:15

Ceres Solver Document学习笔记

CeresSolverDocument学习笔记CeresSolverDocument学习笔记1.基本概念2.基本方法2.1CostFunction2.2AutoDiffCostFunction2.3NumericDiffCostFuntion2.4LossFunction2.5LocalParameterization2.6Problem2.7Solver2.8CovarianceCeresSol

Leo-Peng·2022-12-30 07:45

Ceres-solver examples之pose_graph_3d学习笔记

Ceres-solverexamples之pose_graph_3d学习笔记简要说明变量说明关键步骤一、Costfunction的搭建其中包括：二、构造Problem三、LocalParameterization

幽冥小龙·2022-12-30 07:44

Ceres-solver examples之pose_graph_2d学习笔记

Ceres-solverexamples之pose_graph_2d学习笔记简要说明变量说明关键步骤一、Costfunction的搭建其中包括：二、构造Problem三、LocalParameterization

幽冥小龙·2022-12-30 07:14

ceres笔记

使用ceres的要点CostFunctionAutoDiffCostFunctiontemplate//SizeofeachparameterblockclassAutoDiffCostFunction

李太白lx·2022-12-30 07:40

ceres学习笔记5——机器人2D/3D位姿图优化pose_graph_2d/3d

1.2D位姿图优化pose_graph_2d.cc1.1.问题描述注意：上面的图片中官网教程写的没有问题！因为官网的教程写的确实是非常细心！注意公式中是Ra^T，Ra确实是节点坐标系到世界坐标系的旋转矩阵，但是由于pb-pa是世界坐标系下面的位置表示，而hat_pab是在A的坐标系下表示的b相对于a的位姿，所以最后做减法的时候需要全部转换到a的坐标系下表示。由于旋转矩阵是正交矩阵，即R的逆等于R的

Cc1924·2022-12-30 07:10

Ceres学习笔记001--初识Ceres

1CeresSolver介绍CeresSolver是由Google开发的开源C++库，用于解决具有边界约束和一般无约束的非线性最小二乘鲁棒优化问题。边界约束非线性最小二乘鲁棒优化问题形式如下：minx12∑iρi(∣∣fi(xi1,...,xik)∣∣2),lj≤xj≤uj(1)\underset{x}{min}\frac{1}{2}\sum_i\rho_i(||f_i(x_{i1},...,x_

ParzivalEdison·2022-12-30 07:39

Ceres学习笔记应用篇003_使用Ceres进行曲线拟合

注：Ceres官方文档中说的是高斯噪声，但样例代码中

wang.chen.xue·2022-12-30 07:09

Ceres学习笔记应用篇001_Ceres Solver介绍、基本使用步骤及一个简单例子

1CeresSolver介绍CeresSolver是由Google开发的开源C++库，用于解决具有边界约束的非线性最小二乘优化和一般无约束优化问题，成熟、功能丰富、高性能。与一般优化问题不同的是，非线性最小二乘优化问题的目标函数具有明确的物理意义——残差。具有边界约束的非线性最小二乘鲁棒优化问题形式如下：minx12∑iρi(∥fi(xi1,⋯ ,xik)∥2), lj≤xj≤uj\unders

wang.chen.xue·2022-12-30 07:38

Ceres详解（二） CostFunction

代价函数CostFunction与其他非线性优化工具包一样，ceres的性能很大程度上依赖于导数计算的精度和效率。

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2022-12-30 07:38

cartographer_ceres_scan_matcher_2d

cartographer_ceres_scan_matcher_2d0.理论部分1.残差项2.残差计算4.总结0.理论部分参考曾书格PPT：同样的以M(x)M(x)M(x)概率越大越好，通过1−M(x)

古路·2022-12-30 07:07

Ceres学习笔记建模篇001_代价函数基类CostFunction及其派生类SizedCostFunction介绍

Ceres主要由两大部分组成：建模API：Ceres提供了一组丰富的工具来构造（最小二乘）优化问题；求解器API：Ceres提供最小化算法来求解优化问题；本篇主要介绍如何使用Ceres构造非线性优化问题

wang.chen.xue·2022-12-30 07:04

SLAM14讲程序错误整理——自第六讲

1、Ceres库文件链接target_link_libraries使用如下LIBS方式链接库文件会放生错误target_link_libraries(cerescurvefitting${OpenCV_LIBS

今天也要努力呀·2022-12-27 17:49

视觉SLAM ch6代码总结

目录一、手写高斯牛顿法二、使用Ceres拟合曲线三、使用g2o进行曲线拟合一、手写高斯牛顿法步骤：1、先根据模型生成x，y的真值，并在真值中添加高斯分布的噪声2、使用高斯牛顿法进行迭代3、求解高斯牛顿法的增量方程增量方程的推到过程图片来源该公式等同于

雨幕丶·2022-12-27 17:48

【SLAM十四讲学习笔记】第6讲非线性优化

学习Ceres库和g2o库的基本使用方法。6.1状态估计问题6.1.1最大后验与最大似然位姿变量xk可以由Tk或exp(ξk∧)表达

JOJO-XU·2022-12-26 17:31

笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装

笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装目录前言1、Eigen线性代数库的安装2、Sophus李代数库的安装3、OpenCV计算机视觉库的安装4、PCL点云库的安装5、Ceres非线性优化库的安装6、

沐白001·2022-12-24 13:56

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