ceres::AutoDiffCostFunction<RotationResidual, 3, 9, 1, 1, 1, 1, 1>代表什么意思
时间: 2023-09-30 12:10:46 浏览: 46
这行代码表示一个由RotationResidual函数构成的ceres自动微分代价函数(AutoDiffCostFunction),它的模板参数包括:
1. RotationResidual:表示定义残差函数的结构体或类名。
2. 3:表示这个残差函数的输出维度为3,即每个残差项是一个3维向量。
3. 9:表示需要优化的自变量个数为9,即优化问题中有9个参数需要被优化。
4. 1, 1, 1, 1, 1:表示每个残差项的元素个数均为1,即每个残差项是一个标量。
因此,这行代码表示一个输出维度为3、有9个自变量、每个残差项输出1个标量的代价函数,其中使用了RotationResidual函数定义残差项。
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ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<CostFunctor, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 9>( new CostFunctor);参数含义
这段代码是使用Ceres Solver库来定义一个Cost Function,其中的模板参数`<CostFunctor, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 9>`的含义如下:
- `CostFunctor`是定义了计算残差的函数对象类型,它需要继承自ceres::SizedCostFunction,并实现Evaluate()方法。
- `3`表示这个Cost Function计算出来的残差的维度为3。
- `1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1`表示Cost Function的输入参数个数,这里是10个,每个参数都是一个标量。
- `9`表示Jacobian矩阵的列数,它等于每个输入参数的自变量个数之和,即1+1+1+1+1+1+1+1+1+1=10。
因此,这个Cost Function的定义是一个计算3维残差的函数,它有10个输入参数,每个参数都是一个标量,它的Jacobian矩阵的列数为9。其中,`new CostFunctor`是Cost Function的实现,`new ceres::AutoDiffCostFunction`是用于自动求导的Ceres函数对象,它会自动生成Cost Function的Jacobian矩阵。
std::vector<double> params{1.0}; // 参数 ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual); problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());输出雅克比矩阵
要输出雅克比矩阵,可以使用 `ceres::Problem::Evaluate` 函数。该函数的第一个参数是待求解的参数,第二个参数是残差的值。通过调用该函数并将参数设置为当前参数值,可以得到当前残差的值和雅克比矩阵。
以下是一个简单的例子:
```
// 定义问题和参数
ceres::Problem problem;
std::vector<double> params{1.0};
// 定义残差函数和添加残差块
ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual);
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());
// 求解问题
ceres::Solver::Options options;
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);
// 输出雅克比矩阵
ceres::CRSMatrix jacobian;
ceres::Problem::EvaluateOptions eval_options;
eval_options.num_threads = 1; // 设置线程数
problem.Evaluate(eval_options, nullptr, nullptr, nullptr, &jacobian);
// 输出雅克比矩阵
std::cout << "Jacobian:\n";
for (int i = 0; i < jacobian.num_rows; ++i) {
for (int j = jacobian.rows[i]; j < jacobian.rows[i+1]; ++j) {
std::cout << jacobian.cols[j] << " " << jacobian.values[j] << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
```
注意,要输出雅克比矩阵,需要先求解问题,否则无法得到正确的结果。此外,为了输出雅克比矩阵,需要使用 `ceres::CRSMatrix` 类型来存储结果。