ceres::Problem problem; ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<CostFunctor, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 9>( new CostFunctor); problem.AddResidualBlock(cost_function, NULL, &x, &y, &z, &Xc, &Yc, &Zc, &Tx, &Ty, &Tz, Rw); AddResidualBlock的作用

`AddResidualBlock` 是 Ceres Solver 库中的一个函数，用于向优化问题中添加残差项。在你的代码中，你创建了一个 `ceres::Problem` 类型的对象 `problem`，用于存储整个优化问题。然后，你使用 `ceres::AutoDiffCostFunction` 类型的对象 `cost_function` 来定义残差项的计算方式，这是一种自动微分的方式，可以自动计算残差关于优化变量的导数。

最后，你使用 `problem.AddResidualBlock` 函数将残差项添加到优化问题中。这个函数的第一个参数是残差项的计算方式，第二个参数是残差项对应的参数，这里是优化变量 `x`, `y`, `z`, `Xc`, `Yc`, `Zc`, `Tx`, `Ty`, `Tz`, `Rw`。第三个参数是残差项对应的权重，这里是 `NULL`，表示所有残差项权重相等。最后，`AddResidualBlock` 函数将返回一个 `ceres::ResidualBlockId` 类型的对象，可以用于后续的操作，比如设置残差项的权重或者设置参数的边界条件。

相关问题

ceres::Problem problem; ceres::CostFunction* cost_function; AddResidualBlock如何使用vector传递参数

可以使用vector的data()函数获取其底层指针，然后将指针作为参数传递给AddResidualBlock函数，从而实现向CostFunction中传递vector参数。

以下是使用vector传递参数的示例代码：

// 定义待优化参数
std::vector<double> params = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};

// 定义残差函数
cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 5>(new MyResidual);

// 向Problem中添加残差项，并传递vector参数
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());

在这个例子中，我们定义了一个含有5个元素的vector，命名为params。然后，我们使用AutoDiffCostFunction定义了一个残差函数，并将params作为该函数的自变量传递进去。接着，我们使用AddResidualBlock将该残差函数加入到Problem中，同时使用params.data()将params的底层指针作为参数传递给残差函数。这样，params的值就能够被自动微分计算时使用，同时在优化过程中被更新。

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，需要使用ceres库中的Problem::Evaluate函数。这个函数可以计算出问题中所有残差的值和雅克比矩阵。下面是一个简单的示例代码：

ceres::Problem problem;

// 添加残差项和参数
std::vector<double> params{1.0};
ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual);
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());

// 构建options，并设置需要计算雅克比矩阵
ceres::Solver::Options options;
options.num_threads = 1;
options.update_state_every_iteration = true;
options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR;
options.gradient_tolerance = 1e-16;
options.function_tolerance = 1e-16;
options.minimizer_progress_to_stdout = true;
options.check_gradients = true;

// 创建Solver并求解问题
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);

// 获取雅克比矩阵
Eigen::MatrixXd jacobian;
problem.Evaluate(ceres::Problem::EvaluateOptions(), nullptr, nullptr, nullptr, &jacobian);

// 输出雅克比矩阵
std::cout << "Jacobian:\n" << jacobian << std::endl;

注意，在Problem::Evaluate函数中，我们传入了一个空指针，表示不需要计算问题中的残差值。而最后一个参数&jacobian则表示我们需要计算雅克比矩阵，并将结果存储在jacobian这个Eigen::MatrixXd对象中。