Ceres Solver 求解带约束条件 四元一次方程 范例代码

Ceres Solver是一个用于解决大规模非线性优化问题的开源库，特别适用于包含稠密结构的优化，如相机姿态估计、视觉SLAM等。它支持处理包括约束在内的四元次方程组，并提供了一种高效的方式来构建和求解这样的优化模型。

下面是一个简单的示例代码片段，展示了如何使用Ceres Solver来求解一个包含单个四元一次约束的优化问题：

#include "ceres/ceres.h"
#include <iostream>

// 定义优化变量
struct MyProblem {
  double x, y, z;
};

// 定义约束函数
bool constraint(const double* const parameters, double* residual) {
  // 假设我们有一个线性约束 x + y - z = 0
  residual[0] = parameters[0] + parameters[1] - parameters[2];
  return true;
}

int main() {
  // 创建问题
  ceres::Problem problem;

  // 添加变量
  MyProblem variable;
  problem.AddResidualBlock(&constraint, NULL, &variable.x, &variable.y, &variable.z);

  // 初始化并设置初始值
  variable.x = 1.0;
  variable.y = 2.0;
  variable.z = 3.0;

  // 设置优化选项（例如，迭代次数）
  ceres::Solver::Options options;
  options.max_num_iterations = 500;

  // 解决问题
  ceres::Solver solver;
  bool success = solver.Solve(options, &problem);

  if (success) {
    std::cout << "Optimized values: x = " << variable.x << ", y = " << variable.y << ", z = " << variable.z << std::endl;
  } else {
    std::cerr << "Failed to solve." << std::endl;
  }

  return 0;
}

这个例子中，`AddResidualBlock`函数添加了一个残差块，表示了约束条件，然后通过`solver.Solve`函数求解优化问题。如果成功，输出优化后的变量值。