ceres 实现x=p+m的最小二乘估计 生成p,m 并给出结果
时间: 2024-03-20 13:43:25 浏览: 190
最小二乘估计
好的,首先需要明确一下问题:我们有一个观测值向量x,可以表示为x=p+m,其中p为已知向量,m为待估计向量。我们需要使用最小二乘法来求解m。
Ceres Solver 是一个开源的 C++ 库,可以用于非线性最小二乘问题的求解。下面给出一个使用 Ceres Solver 求解上述问题的示例程序:
```cpp
#include <ceres/ceres.h>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace ceres;
// 定义残差函数
struct Residual {
Residual(double observed_x, const Eigen::VectorXd& p)
: observed_x(observed_x), p(p) {}
template <typename T>
bool operator()(const T* const m, T* residual) const {
Eigen::Map<const Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1>> m_vec(m, p.size());
residual[0] = T(observed_x) - (m_vec + p.cast<T>()).sum();
return true;
}
const double observed_x;
const Eigen::VectorXd p;
};
int main() {
// 生成观测值向量 x = p + m
const int n = 10;
Eigen::VectorXd p = Eigen::VectorXd::Random(n);
Eigen::VectorXd m = Eigen::VectorXd::Random(n);
Eigen::VectorXd x = p + m;
// 定义 Ceres Solver 的问题
Problem problem;
// 添加待估计向量 m 的参数块
double* m_data = m.data();
problem.AddParameterBlock(m_data, n);
// 添加残差项
for (int i = 0; i < n; ++i) {
double observed_x = x(i);
CostFunction* cost_function = new AutoDiffCostFunction<Residual, 1, n>(
new Residual(observed_x, p));
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, m_data);
}
// 设置优化选项
Solver::Options options;
options.minimizer_progress_to_stdout = true;
// 运行优化
Solver::Summary summary;
Solve(options, &problem, &summary);
// 输出结果
std::cout << summary.FullReport() << "\n";
std::cout << "p:\n" << p << "\n";
std::cout << "m:\n" << m << "\n";
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们首先生成了观测值向量 x,然后定义了一个 Residual 结构体,用于计算残差。Residual 结构体中的 operator() 函数就是计算残差的函数,它将待估计向量 m 作为输入参数,并根据观测值向量 x 和已知向量 p 计算残差。
接着,我们定义了 Ceres Solver 的问题,并添加了待估计向量 m 的参数块和残差项。在添加残差项时,我们使用了 AutoDiffCostFunction 类来自动求解残差函数的导数。
最后,我们设置了优化选项,运行了优化,并输出了结果。在输出结果时,我们可以看到最终求得的待估计向量 m,它应该接近于真实值。
阅读全文